Columnar Store, en el contexto del modelado de datos, se refiere a una técnica de almacenamiento de bases de datos en la que los datos se organizan y almacenan en columnas en lugar de en tablas tradicionales basadas en filas. Este método es particularmente adecuado para tareas de procesamiento analítico, generación de informes y almacenamiento de datos que requieren consultas y agregación rápidas en grandes conjuntos de datos. Las tiendas en columnas están diseñadas para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de cargas de trabajo analíticas de lectura intensa, ofreciendo numerosas ventajas en términos de compresión de datos, procesamiento de consultas, reducción de E/S de almacenamiento y análisis en memoria.
A pesar de su optimización para cargas de trabajo analíticas, los almacenes en columnas no son universalmente adecuados para todos los casos de uso de bases de datos. Específicamente, es posible que no sean la mejor opción para cargas de trabajo transaccionales pesadas que implican inserciones, actualizaciones y eliminaciones frecuentes de registros individuales. No obstante, se han convertido en una opción popular para una amplia gama de aplicaciones que implican análisis complejos, como paneles de control en tiempo real, sistemas de inteligencia empresarial y algoritmos de aprendizaje automático que aprovechan grandes volúmenes de datos históricos. Existen en el mercado varias implementaciones de sistemas de almacenamiento en columnas, incluidos almacenes de datos destacados como Google BigQuery, Amazon Redshift y Snowflake, así como bases de datos centradas en análisis como Apache Parquet y Vertica.
Una de las principales ventajas de un almacén de columnas sobre una base de datos relacional tradicional basada en filas es la capacidad de lograr altos niveles de compresión de datos. Los datos almacenados en forma de columnas exhiben una alta homogeneidad, lo que permite aplicar varias técnicas de compresión de manera más efectiva. Como resultado, se requiere menos espacio de almacenamiento para almacenar la misma cantidad de datos, lo que genera menores costos de almacenamiento. Además, una mejor compresión conduce a una reducción de la E/S del disco y a un procesamiento más rápido de las consultas, ya que es necesario leer una menor cantidad de datos del disco para las mismas operaciones analíticas.
Otra ventaja importante del almacenamiento en columnas es la capacidad de realizar procesamiento de consultas vectorizadas, que consiste en operar con grandes conjuntos de datos en lotes, en lugar de fila por fila. Este enfoque para el procesamiento de consultas aprovecha las capacidades de datos múltiples de instrucción única (SIMD) de las CPU modernas, lo que permite una ejecución paralela eficiente de tareas analíticas y tiempos de respuesta de consultas reducidos, incluso para millones o miles de millones de registros.
Además, los almacenes de columnas permiten una mejor utilización de los recursos de memoria disponibles, ya que solo es necesario cargar en la memoria las columnas relevantes para cualquier consulta específica. Esta carga selectiva de datos ayuda a reducir los requisitos de memoria y los errores de caché, lo que permite tiempos de recuperación de datos más rápidos. Además, dado que los datos se comprimen en columnas, es más rápido cargar datos comprimidos en la memoria y realizar la descompresión durante la ejecución de la consulta, lo que genera importantes beneficios de rendimiento.
Los sistemas de almacenamiento en columnas se pueden utilizar eficazmente dentro de la plataforma no-code AppMaster para abordar los requisitos analíticos de diversas aplicaciones. Por ejemplo, cuando se combinan con la lógica de negocios adecuada creada utilizando el Diseñador visual de procesos de negocios (BP) de AppMaster, las tiendas en columnas pueden generar información, informes y análisis predictivos en tiempo real para aplicaciones backend, web y móviles. AppMaster admite la integración con bases de datos compatibles con PostgreSQL como base de datos principal, lo que permite una integración de datos perfecta y consultas, informes y análisis transparentes de datos que residen en almacenes de columnas a través de documentación API abierta y endpoints de API RESTful.
Por lo tanto, los almacenes en columnas representan un medio poderoso para abordar los desafíos analíticos y de generación de informes que enfrentan las aplicaciones modernas, proporcionando numerosas ventajas en términos de rendimiento de consultas, escalabilidad y eficiencia de almacenamiento. Cuando se aprovechan junto con las capacidades de diseño de lógica empresarial y modelado de datos visuales de AppMaster, las tiendas en columnas pueden permitir a los desarrolladores ciudadanos crear aplicaciones sofisticadas basadas en datos que permitan a las organizaciones tomar decisiones informadas respaldadas por análisis en tiempo real de grandes cantidades de datos. Reconocer el potencial de los almacenes en columnas en el contexto del modelado de datos ayuda a las empresas y a los desarrolladores de aplicaciones a tomar decisiones informadas con respecto a las arquitecturas de almacenamiento optimizadas para sus casos de uso y a aprovechar los beneficios de rendimiento que ofrecen estos sistemas.
