Columnar Store verwijst, in de context van datamodellering, naar een databaseopslagtechniek waarbij gegevens kolomsgewijs worden georganiseerd en opgeslagen in plaats van in traditionele rijgebaseerde tabellen. Deze methode is met name geschikt voor taken op het gebied van analytische verwerking, rapportage en datawarehousing waarvoor snelle query's en aggregatie van grote datasets nodig zijn. Zuilvormige winkels zijn ontworpen om de prestaties en schaalbaarheid van leesintensieve analytische workloads te optimaliseren en bieden talloze voordelen op het gebied van datacompressie, queryverwerking, opslag-I/O-reductie en in-memory analytics.
Ondanks hun optimalisatie voor analytische werkbelastingen zijn kolomarchieven niet universeel geschikt voor alle databasegebruiksscenario's. In het bijzonder zijn ze mogelijk niet de beste keuze voor zware transactionele werklasten waarbij regelmatig individuele records moeten worden ingevoegd, bijgewerkt en verwijderd. Niettemin zijn ze een populaire keuze geworden voor een breed scala aan toepassingen waarbij complexe analyses betrokken zijn, zoals realtime dashboards, business intelligence-systemen en machine learning-algoritmen die gebruik maken van grote hoeveelheden historische gegevens. Er zijn verschillende implementaties van kolomvormige opslagsystemen op de markt, waaronder prominente datawarehouses zoals Google BigQuery, Amazon Redshift en Snowflake, evenals op analyses gerichte databases zoals Apache Parquet en Vertica.
Een van de belangrijkste voordelen van een kolomarchief ten opzichte van een traditionele, op rijen gebaseerde relationele database is de mogelijkheid om hoge niveaus van datacompressie te bereiken. Gegevens die in kolomvorm zijn opgeslagen, vertonen een hoge homogeniteit, waardoor verschillende compressietechnieken effectiever kunnen worden toegepast. Hierdoor is er minder opslagruimte nodig om dezelfde hoeveelheid data op te slaan, wat resulteert in lagere opslagkosten. Bovendien leidt een betere compressie tot minder schijf-I/O en een snellere verwerking van zoekopdrachten, omdat voor dezelfde analytische bewerkingen een kleinere hoeveelheid gegevens van de schijf hoeft te worden gelezen.
Een ander belangrijk voordeel van kolomopslag is de mogelijkheid om gevectoriseerde queryverwerking uit te voeren, die bestaat uit het werken met grote sets gegevens in batches, in plaats van rij voor rij. Deze benadering van queryverwerking maakt gebruik van de Single Instruction Multiple Data (SIMD)-mogelijkheden van moderne CPU's, waardoor een efficiënte parallelle uitvoering van analytische taken en kortere responstijden voor query's mogelijk wordt, zelfs voor miljoenen of miljarden records.
Bovendien maken kolomopslag een beter gebruik van de beschikbare geheugenbronnen mogelijk, omdat voor een specifieke zoekopdracht alleen de relevante kolommen in het geheugen hoeven te worden geladen. Dit selectieve laden van gegevens helpt de geheugenvereisten en cache-missers te verminderen, wat leidt tot snellere ophaaltijden van gegevens. Omdat gegevens kolomgewijs worden gecomprimeerd, kunnen bovendien gecomprimeerde gegevens sneller in het geheugen worden geladen en kan decompressie tijdens de uitvoering van query's worden uitgevoerd, wat aanzienlijke prestatievoordelen oplevert.
Zuilvormige opslagsystemen kunnen effectief worden gebruikt binnen het AppMaster no-code platform om aan de analytische vereisten van verschillende applicaties te voldoen. In combinatie met de juiste bedrijfslogica die is gemaakt met behulp van de visuele Business Process (BP) Designer van AppMaster, kunnen zuilvormige winkels bijvoorbeeld realtime inzichten, rapporten en voorspellende analyses genereren voor backend-, web- en mobiele applicaties. AppMaster ondersteunt integratie met PostgreSQL-compatibele databases als de primaire database, wat naadloze gegevensintegratie en transparante bevraging, rapportage en analyse van gegevens in kolomvormige winkels mogelijk maakt via open API-documentatie en RESTful API- endpoints.
Daarom vormen zuilvormige winkels een krachtig middel om de analytische en rapportage-uitdagingen aan te pakken waarmee moderne applicaties worden geconfronteerd, en bieden ze talloze voordelen op het gebied van queryprestaties, schaalbaarheid en opslagefficiëntie. Wanneer ze worden gecombineerd met AppMaster 's mogelijkheden voor visuele datamodellering en bedrijfslogica-ontwerp, kunnen zuilvormige winkels burgerontwikkelaars in staat stellen geavanceerde, datagestuurde applicaties te bouwen die organisaties in staat stellen weloverwogen beslissingen te nemen, ondersteund door realtime analyse van grote hoeveelheden gegevens. Het onderkennen van het potentieel van zuilvormige winkels in de context van datamodellering helpt bedrijven en applicatieontwikkelaars om weloverwogen keuzes te maken met betrekking tot opslagarchitecturen die zijn geoptimaliseerd voor hun gebruiksscenario's en om te profiteren van de prestatievoordelen die deze systemen bieden.
