データ モデリングのコンテキストにおける列指向ストアは、データが従来の行ベースのテーブルではなく列単位で編成および保存されるデータベース ストレージ技術を指します。この方法は、大規模なデータセットに対する高速なクエリと集計を必要とする分析処理、レポート、およびデータ ウェアハウスのタスクに特に適しています。カラム型ストアは、読み取り負荷の高い分析ワークロードのパフォーマンスとスケーラビリティを最適化するように設計されており、データ圧縮、クエリ処理、ストレージ I/O 削減、インメモリ分析の点で多くの利点を提供します。
分析ワークロード向けに最適化されているにもかかわらず、列型ストアはすべてのデータベースのユースケースに普遍的に適しているわけではありません。特に、個々のレコードの頻繁な挿入、更新、削除を伴う大量のトランザクション ワークロードには最適な選択ではない可能性があります。それにもかかわらず、リアルタイム ダッシュボード、ビジネス インテリジェンス システム、大量の履歴データを活用する機械学習アルゴリズムなど、複雑な分析を伴う幅広いアプリケーションで一般的な選択肢となっています。市場には、Google BigQuery、Amazon Redshift、Snowflake などの著名なデータ ウェアハウスや、Apache Parquet や Vertica などの分析に重点を置いたデータベースなど、カラム型ストレージ システムのさまざまな実装が存在します。
従来の行ベースのリレーショナル データベースに対する列指向ストアの主な利点の 1 つは、高レベルのデータ圧縮を実現できることです。列形式で保存されたデータは高い均一性を示し、さまざまな圧縮技術をより効果的に適用できます。その結果、同じ量のデータを保存するために必要なストレージ容量が少なくなり、ストレージコストが削減されます。さらに、圧縮率が向上すると、同じ分析操作でディスクから読み取る必要があるデータ量が減るため、ディスク I/O が減少し、クエリの処理が高速化されます。
列指向ストレージのもう 1 つの大きな利点は、ベクトル化されたクエリ処理を実行できることです。これは、大規模なデータ セットを行ごとではなくバッチで操作することで構成されます。クエリ処理へのこのアプローチは、最新の CPU の単一命令複数データ (SIMD) 機能を活用しており、数百万または数十億のレコードであっても、分析タスクを効率的に並列実行し、クエリの応答時間を短縮することができます。
さらに、列指向ストアでは、特定のクエリに対して関連する列のみをメモリにロードする必要があるため、利用可能なメモリ リソースをより有効に活用できます。このデータの選択的なロードにより、メモリ要件とキャッシュ ミスが軽減され、データの取得時間が短縮されます。さらに、データは列単位で圧縮されるため、圧縮されたデータをメモリにロードし、クエリの実行中に解凍を実行する時間が短縮され、パフォーマンスが大幅に向上します。
カラムナ型ストレージ システムは、 AppMaster no-codeプラットフォーム内で効果的に使用して、さまざまなアプリケーションの分析要件に対処できます。たとえば、 AppMasterのビジュアル ビジネス プロセス (BP) デザイナーを使用して作成された適切なビジネス ロジックと組み合わせると、カラム型ストアは、バックエンド、Web、およびモバイル アプリケーションに対するリアルタイムの洞察、レポート、予測分析を推進できます。 AppMaster 、プライマリ データベースとして PostgreSQL 互換データベースとの統合をサポートしています。これにより、シームレスなデータ統合と、オープン API ドキュメントと RESTful API endpointsを介した列型ストアに存在するデータの透過的なクエリ、レポート、分析が可能になります。
したがって、カラム型ストアは、最新のアプリケーションが直面する分析およびレポートの課題に対処する強力な手段となり、クエリのパフォーマンス、スケーラビリティ、ストレージ効率の点で多くの利点をもたらします。 AppMasterのビジュアル データ モデリングおよびビジネス ロジック設計機能と組み合わせてカラムナ ストアを活用すると、シチズン開発者は、組織が大量のデータのリアルタイム分析に裏付けられた情報に基づいた意思決定を行えるようにする、洗練されたデータ駆動型アプリケーションを構築できるようになります。データ モデリングのコンテキストでカラム型ストアの可能性を認識することは、企業やアプリケーション開発者がユースケースに最適化されたストレージ アーキテクチャに関して情報に基づいた選択を行い、これらのシステムが提供するパフォーマンスの利点を活用するのに役立ちます。
