Columnar Store, dans le contexte de la modélisation des données, fait référence à une technique de stockage de base de données dans laquelle les données sont organisées et stockées par colonnes plutôt que dans des tables traditionnelles basées sur des lignes. Cette méthode est particulièrement adaptée aux tâches de traitement analytique, de reporting et d’entreposage de données qui nécessitent une interrogation et une agrégation rapides sur de grands ensembles de données. Les magasins en colonnes sont conçus pour optimiser les performances et l'évolutivité des charges de travail analytiques lourdes en lecture, offrant de nombreux avantages en termes de compression des données, de traitement des requêtes, de réduction des E/S de stockage et d'analyse en mémoire.
Malgré leur optimisation pour les charges de travail analytiques, les magasins en colonnes ne conviennent pas universellement à tous les cas d'utilisation de bases de données. Plus précisément, ils ne constituent peut-être pas le meilleur choix pour les charges de travail transactionnelles lourdes qui impliquent des insertions, mises à jour et suppressions fréquentes d’enregistrements individuels. Néanmoins, ils sont devenus un choix populaire pour un large éventail d'applications impliquant des analyses complexes, telles que des tableaux de bord en temps réel, des systèmes de business intelligence et des algorithmes d'apprentissage automatique qui exploitent de grands volumes de données historiques. Diverses implémentations de systèmes de stockage en colonnes existent sur le marché, notamment des entrepôts de données de premier plan tels que Google BigQuery, Amazon Redshift et Snowflake, ainsi que des bases de données axées sur l'analyse comme Apache Parquet et Vertica.
L'un des principaux avantages d'un magasin en colonnes par rapport à une base de données relationnelle traditionnelle basée sur des lignes est la possibilité d'atteindre des niveaux élevés de compression des données. Les données stockées sous forme de colonnes présentent une grande homogénéité, ce qui permet d'appliquer plus efficacement diverses techniques de compression. En conséquence, moins d’espace de stockage est nécessaire pour stocker la même quantité de données, ce qui entraîne une baisse des coûts de stockage. De plus, une meilleure compression entraîne une réduction des E/S disque et un traitement plus rapide des requêtes, car une plus petite quantité de données doit être lue sur le disque pour les mêmes opérations analytiques.
Un autre avantage important du stockage en colonnes est la possibilité d'effectuer un traitement de requêtes vectorisé, qui consiste à opérer sur de grands ensembles de données par lots, plutôt que ligne par ligne. Cette approche du traitement des requêtes exploite les capacités SIMD (Single Instruction Multiple Data) des processeurs modernes, permettant une exécution parallèle efficace des tâches analytiques et des temps de réponse aux requêtes réduits, même pour des millions ou des milliards d'enregistrements.
De plus, les magasins en colonnes permettent une meilleure utilisation des ressources mémoire disponibles, car seules les colonnes pertinentes doivent être chargées en mémoire pour toute requête spécifique. Ce chargement sélectif des données permet de réduire les besoins en mémoire et les erreurs de cache, ce qui accélère la récupération des données. De plus, étant donné que les données sont compressées par colonne, il est plus rapide de charger les données compressées en mémoire et d'effectuer une décompression pendant l'exécution de la requête, ce qui génère des avantages significatifs en termes de performances.
Les systèmes de stockage en colonnes peuvent être utilisés efficacement au sein de la plateforme no-code AppMaster pour répondre aux exigences analytiques de diverses applications. Par exemple, lorsqu'ils sont associés à la logique métier appropriée créée à l'aide du concepteur visuel de processus métier (BP) d' AppMaster, les magasins en colonnes peuvent générer des informations, des rapports et des analyses prédictives en temps réel pour les applications backend, Web et mobiles. AppMaster prend en charge l'intégration avec des bases de données compatibles PostgreSQL en tant que base de données principale, ce qui permet une intégration transparente des données ainsi qu'une interrogation, un reporting et une analyse transparents des données résidant dans des magasins en colonnes via une documentation API ouverte et endpoints d'API RESTful.
Par conséquent, les magasins en colonnes représentent un moyen puissant de relever les défis d'analyse et de reporting auxquels sont confrontées les applications modernes, offrant de nombreux avantages en termes de performances de requête, d'évolutivité et d'efficacité du stockage. Lorsqu'ils sont exploités conjointement avec les capacités de modélisation visuelle des données et de conception de logique métier AppMaster, les magasins en colonnes peuvent permettre aux développeurs citoyens de créer des applications sophistiquées basées sur les données qui permettent aux organisations de prendre des décisions éclairées, étayées par une analyse en temps réel de grandes quantités de données. Reconnaître le potentiel des magasins en colonnes dans le contexte de la modélisation des données aide les entreprises et les développeurs d'applications à faire des choix éclairés concernant les architectures de stockage optimisées pour leurs cas d'utilisation et à tirer parti des avantages en termes de performances qu'offrent ces systèmes.
