Columnar Database는 특히 빅 데이터 및 데이터 웨어하우징과 관련하여 읽기가 많은 분석 워크로드를 효율적으로 처리하도록 설계된 특수한 유형의 데이터베이스 관리 시스템(DBMS)입니다. 이 데이터베이스 아키텍처는 열 방식으로 데이터를 저장함으로써 기존의 행 기반 관계형 데이터베이스 시스템(RDBMS)과 다릅니다.
이러한 구조적 차이는 대규모 데이터 세트에 대한 집계, 필터링된 스캔 및 복잡한 계산이 필요한 분석 쿼리를 실행할 때 상당한 성능 향상을 제공합니다. 전통적인 행 기반 RDBMS에서 데이터는 레코드 모음으로 구성되며 각 레코드는 일련의 필드(열)로 구성됩니다. 이 구조는 레코드의 여러 필드를 함께 읽거나 업데이트하는 트랜잭션 워크로드에 이상적입니다.
그러나 방대한 양의 데이터에 걸쳐 있는 분석 쿼리의 경우 행 기반 데이터베이스는 과도한 디스크 I/O 활동을 필요로 하여 쿼리 성능에 부정적인 영향을 미칩니다. 반대로 열 형식 데이터베이스는 행이 아닌 열별로 데이터를 저장합니다. 각 열은 별도로 저장되어 유사한 데이터 유형을 효율적으로 압축할 수 있습니다. 관련 열만 액세스하면 되고 관련 없는 열은 건너뛸 수 있으므로 분석 쿼리에 필요한 디스크 I/O가 크게 줄어듭니다. 또한 전체 데이터 행을 읽을 필요가 없기 때문에 쿼리 성능이 더욱 최적화됩니다. 행 기반 데이터베이스와 열 기반 데이터베이스의 차이점을 더 잘 이해하기 위해 판매 데이터베이스 내에서 제품의 평균 가격을 계산하는 간단한 쿼리를 고려해 보겠습니다. 행 기반 RDBMS에서는 쿼리에 포함되지 않은 열에 대해서도 판매 테이블의 모든 행을 순차적으로 읽어야 합니다.
반대로 컬럼형 데이터베이스는 "price" 컬럼에만 직접 액세스할 수 있으므로 쿼리 속도가 크게 향상되고 리소스 소비가 줄어듭니다. 열 기반 데이터베이스 사용의 이점은 향상된 쿼리 성능 이상으로 확장됩니다. 이 데이터베이스 유형은 또한 다음을 제공합니다.
- 스토리지 효율성: 열별로 데이터를 저장하면 효율적인 데이터 압축이 가능하고 디스크 공간 요구 사항이 줄어듭니다. 유사한 데이터 유형이 함께 저장되기 때문에 최신 압축 알고리즘은 고유한 중복성을 쉽게 활용할 수 있습니다. 이를 통해 컬럼형 데이터베이스는 기존 행 기반 데이터베이스에 필요한 공간의 일부를 사용하여 많은 양의 데이터를 저장할 수 있습니다.
- 데이터 파티셔닝 및 인덱싱: 열 기반 데이터베이스는 분석 워크로드에 맞게 조정된 고급 파티셔닝 및 인덱싱 기술을 지원합니다. 열 값을 기준으로 데이터를 분할할 수 있으며 특정 열을 인덱싱하여 쿼리 실행 속도를 높일 수 있습니다.
- 벡터화된 처리: 최신 열 기반 데이터베이스는 데이터를 열 단위로 저장함으로써 벡터화된 처리를 가능하게 합니다. 여기서 컴퓨팅 작업은 한 번에 여러 데이터 요소에서 병렬화됩니다. 이는 최신 프로세서 아키텍처에서 상당한 성능 향상을 가져올 수 있습니다.
- 데이터 웨어하우스 및 분석 엔진과의 통합: 컬럼형 데이터베이스는 일반적으로 Apache Hive, Google BigQuery 및 Amazon Redshift와 같은 데이터 웨어하우스 및 분석 엔진의 기반으로 사용됩니다. 이러한 시스템은 대규모 분석 워크로드를 실행하기 위해 열 기반 스토리지 및 처리의 고유한 이점을 활용합니다.
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컬럼형 데이터베이스는 대규모 데이터 세트에 대한 분석 쿼리를 효율적으로 처리하도록 설계된 특수 DBMS입니다. 열 단위로 데이터를 구성하여 기존의 행 기반 데이터베이스에 비해 뛰어난 성능과 스토리지 효율성을 달성합니다. 고급 데이터 파티셔닝, 인덱싱 및 압축과 같은 열 형식 데이터베이스의 주요 기능은 빅 데이터 및 데이터 웨어하우징과 관련된 애플리케이션에 이상적인 선택입니다. AppMaster 의 포괄적인 no-code 플랫폼을 통해 기업은 컬럼형 데이터베이스의 이점을 활용하고 끊임없이 변화하는 요구 사항에 적응할 수 있는 확장 가능하고 효율적이며 비용 효율적인 소프트웨어 솔루션을 만들 수 있습니다.
