데이터 모델링 측면에서 컬럼형 저장소는 데이터를 기존 행 기반 테이블이 아닌 열 단위 방식으로 구성하고 저장하는 데이터베이스 저장 기술을 의미합니다. 이 방법은 대규모 데이터 세트에 대한 빠른 쿼리 및 집계가 필요한 분석 처리, 보고 및 데이터 웨어하우징 작업에 특히 적합합니다. 컬럼형 저장소는 읽기가 많은 분석 워크로드의 성능과 확장성을 최적화하도록 설계되어 데이터 압축, 쿼리 처리, 스토리지 I/O 감소 및 인메모리 분석 측면에서 수많은 이점을 제공합니다.
분석 워크로드에 대한 최적화에도 불구하고 컬럼형 저장소는 모든 데이터베이스 사용 사례에 보편적으로 적합하지 않습니다. 특히 개별 레코드의 빈번한 삽입, 업데이트 및 삭제를 포함하는 과도한 트랜잭션 작업 부하에는 최선의 선택이 아닐 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 실시간 대시보드, 비즈니스 인텔리전스 시스템, 대량의 기록 데이터를 활용하는 기계 학습 알고리즘 등 복잡한 분석이 포함된 광범위한 애플리케이션에서 인기 있는 선택이 되었습니다. Google BigQuery, Amazon Redshift 및 Snowflake와 같은 주요 데이터 웨어하우스는 물론 Apache Parquet 및 Vertica와 같은 분석 중심 데이터베이스를 포함하여 다양한 컬럼형 스토리지 시스템 구현이 시장에 존재합니다.
기존 행 기반 관계형 데이터베이스에 비해 열 형식 저장소의 핵심 장점 중 하나는 높은 수준의 데이터 압축을 달성할 수 있다는 것입니다. 컬럼 형식으로 저장된 데이터는 높은 동질성을 나타내므로 다양한 압축 기술을 보다 효과적으로 적용할 수 있습니다. 결과적으로 동일한 양의 데이터를 저장하는 데 필요한 저장 공간이 줄어들어 저장 비용이 절감됩니다. 또한 동일한 분석 작업을 위해 디스크에서 읽어야 하는 데이터의 양이 줄어들기 때문에 압축이 향상되면 디스크 I/O가 줄어들고 쿼리 처리 속도가 빨라집니다.
열 기반 저장소의 또 다른 중요한 이점은 행 단위가 아닌 일괄 처리로 대규모 데이터 집합을 처리하는 벡터화된 쿼리 처리를 수행할 수 있다는 것입니다. 쿼리 처리에 대한 이러한 접근 방식은 최신 CPU의 SIMD(Single Instruction Multiple Data) 기능을 활용하여 수백만 또는 수십억 개의 레코드에 대해서도 분석 작업을 효율적으로 병렬 실행하고 쿼리 응답 시간을 단축할 수 있습니다.
또한, 열 기반 저장소를 사용하면 특정 쿼리에 대해 관련 열만 메모리에 로드하면 되므로 사용 가능한 메모리 리소스를 더 잘 활용할 수 있습니다. 이러한 선택적 데이터 로드는 메모리 요구 사항과 캐시 누락을 줄여 데이터 검색 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다. 또한 데이터가 열 단위로 압축되기 때문에 쿼리 실행 중에 압축된 데이터를 메모리에 로드하고 압축 해제를 수행하는 속도가 빨라져 상당한 성능 이점을 얻을 수 있습니다.
컬럼형 스토리지 시스템은 AppMaster no-code 플랫폼 내에서 효과적으로 사용되어 다양한 애플리케이션의 분석 요구 사항을 해결할 수 있습니다. 예를 들어, AppMaster 의 시각적 비즈니스 프로세스(BP) 디자이너를 사용하여 생성된 적절한 비즈니스 로직과 결합되면 열형 저장소는 백엔드, 웹 및 모바일 애플리케이션에 대한 실시간 통찰력, 보고서 및 예측 분석을 구동할 수 있습니다. AppMaster 기본 데이터베이스로서 PostgreSQL 호환 데이터베이스와의 통합을 지원합니다. 이를 통해 개방형 API 문서 및 RESTful API endpoints 통해 열 형식 저장소에 있는 데이터에 대한 원활한 데이터 통합과 투명한 쿼리, 보고 및 분석이 가능합니다.
따라서 컬럼형 저장소는 최신 애플리케이션이 직면한 분석 및 보고 문제를 해결하는 강력한 수단을 나타내며 쿼리 성능, 확장성 및 스토리지 효율성 측면에서 수많은 이점을 제공합니다. AppMaster 의 시각적 데이터 모델링 및 비즈니스 논리 설계 기능과 함께 활용하면 컬럼형 스토어를 통해 시민 개발자는 조직이 방대한 양의 데이터에 대한 실시간 분석을 바탕으로 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 정교한 데이터 기반 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 데이터 모델링의 맥락에서 기둥형 저장소의 잠재력을 인식하면 기업과 애플리케이션 개발자가 사용 사례에 최적화된 스토리지 아키텍처에 대해 정보에 입각한 선택을 하고 이러한 시스템이 제공하는 성능 이점을 활용할 수 있습니다.
