Penyimpanan Kolom, dalam konteks pemodelan data, mengacu pada teknik penyimpanan basis data di mana data diatur dan disimpan dalam cara kolom daripada dalam tabel berbasis baris tradisional. Metode ini sangat cocok untuk pemrosesan analitis, pelaporan, dan tugas pergudangan data yang memerlukan kueri dan agregasi cepat pada kumpulan data besar. Penyimpanan kolom dirancang untuk mengoptimalkan kinerja dan skalabilitas beban kerja analitik yang banyak membaca, menawarkan banyak keuntungan dalam hal kompresi data, pemrosesan kueri, pengurangan I/O penyimpanan, dan analitik dalam memori.
Meskipun dioptimalkan untuk beban kerja analitis, penyimpanan kolom tidak cocok secara universal untuk semua kasus penggunaan database. Secara khusus, mereka mungkin bukan pilihan terbaik untuk beban kerja transaksional berat yang sering melibatkan penyisipan, pembaruan, dan penghapusan catatan individual. Meskipun demikian, mereka telah menjadi pilihan populer untuk berbagai aplikasi yang melibatkan analisis kompleks, seperti dasbor real-time, sistem intelijen bisnis, dan algoritme pembelajaran mesin yang memanfaatkan data historis dalam jumlah besar. Berbagai implementasi sistem penyimpanan kolom ada di pasar, termasuk gudang data terkemuka seperti Google BigQuery, Amazon Redshift, dan Snowflake, serta database yang berfokus pada analitik seperti Apache Parquet dan Vertica.
Salah satu keunggulan inti penyimpanan kolom dibandingkan database relasional berbasis baris tradisional adalah kemampuannya untuk mencapai kompresi data tingkat tinggi. Data yang disimpan dalam bentuk kolom menunjukkan homogenitas yang tinggi, yang memungkinkan berbagai teknik kompresi diterapkan secara lebih efektif. Hasilnya, lebih sedikit ruang penyimpanan yang diperlukan untuk menyimpan jumlah data yang sama, sehingga menurunkan biaya penyimpanan. Selain itu, kompresi yang lebih baik menyebabkan berkurangnya I/O disk dan pemrosesan kueri yang lebih cepat, karena jumlah data yang lebih kecil perlu dibaca dari disk untuk operasi analitis yang sama.
Keuntungan signifikan lainnya dari penyimpanan kolom adalah kemampuan untuk melakukan pemrosesan kueri yang divektorisasi, yang terdiri dari pengoperasian kumpulan data dalam jumlah besar secara batch, bukan baris demi baris. Pendekatan terhadap pemrosesan kueri ini memanfaatkan kemampuan Single Instruksi Multiple Data (SIMD) pada CPU modern, memungkinkan eksekusi tugas analitis paralel yang efisien dan mengurangi waktu respons kueri, bahkan untuk jutaan atau miliaran catatan.
Selain itu, penyimpanan kolom memungkinkan pemanfaatan sumber daya memori yang tersedia dengan lebih baik, karena hanya kolom relevan yang perlu dimuat ke dalam memori untuk kueri tertentu. Pemuatan data yang selektif ini membantu mengurangi kebutuhan memori dan kehilangan cache, sehingga mempercepat waktu pengambilan data. Selain itu, karena data dikompresi berdasarkan kolom, maka akan lebih cepat untuk memuat data terkompresi ke dalam memori dan melakukan dekompresi selama eksekusi kueri, sehingga menghasilkan manfaat kinerja yang signifikan.
Sistem penyimpanan kolom dapat digunakan secara efektif dalam platform no-code AppMaster untuk memenuhi kebutuhan analitis berbagai aplikasi. Misalnya, jika digabungkan dengan logika bisnis yang sesuai yang dibuat menggunakan Perancang Proses Bisnis (BP) visual AppMaster, penyimpanan kolom dapat mendorong wawasan, laporan, dan analisis prediktif real-time untuk aplikasi backend, web, dan seluler. AppMaster mendukung integrasi dengan database yang kompatibel dengan PostgreSQL sebagai database utama, yang memungkinkan integrasi data yang lancar dan kueri, pelaporan, dan analisis data yang berada di penyimpanan kolom secara transparan melalui dokumentasi API terbuka dan endpoints RESTful API.
Oleh karena itu, penyimpanan kolom mewakili cara yang ampuh untuk mengatasi tantangan analitis dan pelaporan yang dihadapi oleh aplikasi modern, memberikan banyak keuntungan dalam hal kinerja kueri, skalabilitas, dan efisiensi penyimpanan. Ketika dimanfaatkan bersama dengan pemodelan data visual dan kemampuan desain logika bisnis AppMaster, penyimpanan kolom dapat memungkinkan pengembang warga membangun aplikasi canggih berbasis data yang memberdayakan organisasi untuk membuat keputusan berdasarkan informasi yang didukung oleh analisis real-time terhadap data dalam jumlah besar. Mengenali potensi penyimpanan kolom dalam konteks pemodelan data membantu bisnis dan pengembang aplikasi untuk membuat pilihan berdasarkan informasi mengenai arsitektur penyimpanan yang dioptimalkan untuk kasus penggunaan mereka dan untuk memanfaatkan manfaat kinerja yang ditawarkan sistem ini.
