कॉलमनर डेटाबेस एक विशेष प्रकार का डेटाबेस प्रबंधन प्रणाली (डीबीएमएस) है, जिसे विशेष रूप से बड़े डेटा और डेटा वेयरहाउसिंग के संदर्भ में रीड-हेवी एनालिटिक्स वर्कलोड को कुशलतापूर्वक संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटाबेस आर्किटेक्चर कॉलम-वार तरीके से डेटा संग्रहीत करके पारंपरिक पंक्ति-आधारित रिलेशनल डेटाबेस सिस्टम (आरडीबीएमएस) से भिन्न होता है।
यह संरचनात्मक अंतर विश्लेषणात्मक प्रश्नों को निष्पादित करते समय महत्वपूर्ण प्रदर्शन सुधार प्रदान करता है जिनके लिए बड़े डेटासेट पर एकत्रीकरण, फ़िल्टर किए गए स्कैन और जटिल गणना की आवश्यकता होती है। पारंपरिक पंक्ति-आधारित आरडीबीएमएस में, डेटा को रिकॉर्ड के संग्रह के रूप में व्यवस्थित किया जाता है, जिसमें प्रत्येक रिकॉर्ड फ़ील्ड (कॉलम) के एक सेट से बना होता है। यह संरचना लेनदेन संबंधी कार्यभार के लिए आदर्श है जहां रिकॉर्ड के कई फ़ील्ड एक साथ पढ़े या अपडेट किए जाते हैं।
हालाँकि, जब विश्लेषणात्मक प्रश्नों की बात आती है जो बड़ी मात्रा में डेटा तक फैले होते हैं, तो पंक्ति-आधारित डेटाबेस को अत्यधिक डिस्क I/O गतिविधि की आवश्यकता होती है, जो क्वेरी प्रदर्शन को नकारात्मक रूप से प्रभावित करती है। इसके विपरीत, एक स्तंभ डेटाबेस पंक्तियों के विपरीत, स्तंभ द्वारा डेटा संग्रहीत करता है। प्रत्येक कॉलम को अलग से संग्रहीत किया जाता है, जिससे समान डेटा प्रकारों का कुशल संपीड़न संभव हो जाता है। यह विश्लेषणात्मक प्रश्नों के लिए आवश्यक डिस्क I/O को नाटकीय रूप से कम कर देता है, क्योंकि केवल प्रासंगिक कॉलम तक पहुंचने की आवश्यकता होती है, जबकि असंबंधित कॉलम को छोड़ा जा सकता है। इसके अतिरिक्त, डेटा की संपूर्ण पंक्ति को पढ़ने की आवश्यकता को समाप्त करके, क्वेरी प्रदर्शन को और अधिक अनुकूलित किया गया है। पंक्ति-आधारित और स्तंभ डेटाबेस के बीच अंतर को बेहतर ढंग से समझने के लिए, आइए एक सरल क्वेरी पर विचार करें जो बिक्री डेटाबेस के भीतर उत्पादों की औसत कीमत की गणना करती है। पंक्ति-आधारित आरडीबीएमएस में, बिक्री तालिका में प्रत्येक पंक्ति को क्रमिक रूप से पढ़ा जाना चाहिए, यहां तक कि उन स्तंभों के लिए भी जो क्वेरी में शामिल नहीं हैं।
इसके विपरीत, एक स्तंभ डेटाबेस सीधे केवल "मूल्य" कॉलम तक पहुंच सकता है, जिससे क्वेरी गति में काफी सुधार होता है और संसाधन खपत कम हो जाती है। स्तंभकार डेटाबेस का उपयोग करने के लाभ बेहतर क्वेरी प्रदर्शन से कहीं अधिक हैं। यह डेटाबेस प्रकार भी प्रदान करता है:
- भंडारण क्षमता: कॉलम द्वारा डेटा संग्रहीत करने से कुशल डेटा संपीड़न और डिस्क स्थान की आवश्यकता कम हो जाती है। चूंकि समान डेटाटाइप एक साथ संग्रहीत होते हैं, आधुनिक संपीड़न एल्गोरिदम आसानी से अंतर्निहित अतिरेक का फायदा उठा सकते हैं। यह स्तंभ डेटाबेस को पारंपरिक पंक्ति-आधारित डेटाबेस के लिए आवश्यक स्थान के एक अंश का उपयोग करके बड़ी मात्रा में डेटा संग्रहीत करने में सक्षम बनाता है।
- डेटा विभाजन और अनुक्रमण: स्तंभ डेटाबेस विश्लेषणात्मक कार्यभार के लिए तैयार उन्नत विभाजन और अनुक्रमण तकनीकों का समर्थन करते हैं। डेटा को कॉलम मानों के आधार पर विभाजित किया जा सकता है, और तेज़ क्वेरी निष्पादन के लिए विशिष्ट कॉलम को अनुक्रमित किया जा सकता है।
- वेक्टरकृत प्रसंस्करण: डेटा को कॉलम-वार संग्रहीत करके, आधुनिक स्तंभ डेटाबेस वेक्टरकृत प्रसंस्करण को सक्षम करते हैं, जहां गणना संचालन एक साथ कई डेटा तत्वों में समानांतर होते हैं। इससे आधुनिक प्रोसेसर आर्किटेक्चर पर महत्वपूर्ण प्रदर्शन लाभ हो सकता है।
- डेटा वेयरहाउस और एनालिटिक्स इंजन के साथ एकीकरण: स्तंभ डेटाबेस का उपयोग आमतौर पर अपाचे हाइव, Google BigQuery और अमेज़ॅन रेडशिफ्ट जैसे डेटा वेयरहाउस और एनालिटिक्स इंजन के लिए आधार के रूप में किया जाता है। ये सिस्टम बड़े पैमाने पर एनालिटिक्स वर्कलोड चलाने के लिए स्तंभ भंडारण और प्रसंस्करण के अंतर्निहित लाभों का लाभ उठाते हैं।
ऐपमास्टर में, no-code एप्लिकेशन डेवलपमेंट प्लेटफ़ॉर्म को कॉलमर डेटाबेस सहित विभिन्न डेटाबेस सिस्टम के साथ निर्बाध रूप से काम करने के लिए डिज़ाइन किया गया है। AppMaster के साथ, डेवलपर्स उत्तरदायी वेब और मोबाइल एप्लिकेशन बना सकते हैं जो किसी भी PostgreSQL- संगत स्तंभ डेटाबेस, जैसे कि CitusDB और Amazon Redshift के साथ इंटरफ़ेस करते हैं। प्रदर्शन को और बेहतर बनाने के लिए, AppMaster उच्च-लोड उपयोग-मामलों के लिए एंटरप्राइज़-ग्रेड स्केलेबिलिटी प्रदान करने के लिए डेटा विभाजन, अनुक्रमण और वेक्टरकृत प्रसंस्करण जैसी उन्नत सुविधाओं का लाभ उठाता है। यह सभी आकार के व्यवसायों को शक्तिशाली और लचीला सॉफ़्टवेयर समाधान बनाने के लिए सशक्त बनाता है जो उनकी आवश्यकताओं के साथ गतिशील रूप से बढ़ सकते हैं।
स्तंभकार डेटाबेस एक विशेष DBMS है जिसे बड़े डेटासेट पर विश्लेषणात्मक प्रश्नों के कुशल प्रसंस्करण के लिए डिज़ाइन किया गया है। यह डेटा को कॉलम-वार तरीके से व्यवस्थित करके पारंपरिक पंक्ति-आधारित डेटाबेस की तुलना में बेहतर प्रदर्शन और भंडारण दक्षता प्राप्त करता है। स्तंभ डेटाबेस की प्रमुख विशेषताएं, जैसे उन्नत डेटा विभाजन, अनुक्रमण और संपीड़न, उन्हें बड़े डेटा और डेटा वेयरहाउसिंग से जुड़े अनुप्रयोगों के लिए आदर्श विकल्प बनाती हैं। AppMaster के व्यापक no-code प्लेटफ़ॉर्म के साथ, व्यवसाय स्तंभ डेटाबेस के लाभों का लाभ उठा सकते हैं और स्केलेबल, कुशल और लागत प्रभावी सॉफ़्टवेयर समाधान बना सकते हैं जो उनकी लगातार बदलती ज़रूरतों के अनुकूल हो सकते हैं।
