Magazyn kolumnowy w kontekście modelowania danych odnosi się do techniki przechowywania baz danych, w której dane są zorganizowane i przechowywane w sposób kolumnowy, a nie w tradycyjnych tabelach opartych na wierszach. Metoda ta szczególnie nadaje się do zadań przetwarzania analitycznego, raportowania i hurtowni danych, które wymagają szybkiego wykonywania zapytań i agregacji na dużych zbiorach danych. Magazyny kolumnowe zaprojektowano w celu optymalizacji wydajności i skalowalności obciążeń analitycznych wymagających dużej liczby odczytów, oferując liczne korzyści w zakresie kompresji danych, przetwarzania zapytań, redukcji operacji we/wy pamięci masowej i analiz w pamięci.
Pomimo optymalizacji pod kątem obciążeń analitycznych, magazyny kolumnowe nie są powszechnie odpowiednie dla wszystkich przypadków użycia baz danych. W szczególności mogą nie być najlepszym wyborem w przypadku dużych obciążeń transakcyjnych, które wymagają częstego wstawiania, aktualizacji i usuwania poszczególnych rekordów. Niemniej jednak stały się popularnym wyborem w szerokiej gamie zastosowań wymagających złożonej analityki, takich jak pulpity nawigacyjne działające w czasie rzeczywistym, systemy inteligencji biznesowej i algorytmy uczenia maszynowego, które wykorzystują duże ilości danych historycznych. Na rynku istnieją różne implementacje kolumnowych systemów przechowywania, w tym czołowe hurtownie danych, takie jak Google BigQuery, Amazon Redshift i Snowflake, a także bazy danych zorientowane na analitykę, takie jak Apache Parquet i Vertica.
Jedną z podstawowych zalet magazynu kolumnowego w porównaniu z tradycyjną relacyjną bazą danych opartą na wierszach jest możliwość osiągnięcia wysokiego poziomu kompresji danych. Dane przechowywane w sposób kolumnowy charakteryzują się dużą jednorodnością, co pozwala na skuteczniejsze stosowanie różnych technik kompresji. W rezultacie do przechowywania tej samej ilości danych potrzeba mniej miejsca na dysku, co skutkuje niższymi kosztami przechowywania. Co więcej, lepsza kompresja prowadzi do zmniejszenia liczby operacji wejścia/wyjścia na dysku i szybszego przetwarzania zapytań, ponieważ do tych samych operacji analitycznych trzeba odczytać z dysku mniejszą ilość danych.
Kolejną istotną zaletą przechowywania kolumnowego jest możliwość wektoryzowanego przetwarzania zapytań, które polega na operowaniu na dużych zbiorach danych partiami, a nie wiersz po wierszu. To podejście do przetwarzania zapytań wykorzystuje możliwości nowoczesnych procesorów z pojedynczą instrukcją i wieloma danymi (SIMD), umożliwiając wydajne równoległe wykonywanie zadań analitycznych i skrócenie czasu odpowiedzi na zapytania, nawet w przypadku milionów lub miliardów rekordów.
Co więcej, magazyny kolumnowe umożliwiają lepsze wykorzystanie dostępnych zasobów pamięci, ponieważ w przypadku konkretnego zapytania do pamięci muszą zostać załadowane tylko odpowiednie kolumny. To selektywne ładowanie danych pomaga zmniejszyć wymagania dotyczące pamięci i braki w pamięci podręcznej, co prowadzi do skrócenia czasu pobierania danych. Ponadto, ponieważ dane są kompresowane kolumnowo, ładowanie skompresowanych danych do pamięci i przeprowadzanie dekompresji podczas wykonywania zapytania jest szybsze, co zapewnia znaczną poprawę wydajności.
Kolumnowe systemy przechowywania można skutecznie wykorzystywać w ramach platformy no-code AppMaster w celu spełnienia wymagań analitycznych różnych aplikacji. Na przykład, w połączeniu z odpowiednią logiką biznesową utworzoną za pomocą wizualnego projektanta procesów biznesowych (BP) AppMaster, sklepy kolumnowe mogą zapewniać wgląd w czasie rzeczywistym, raporty i analizy predykcyjne dla aplikacji backendowych, internetowych i mobilnych. AppMaster obsługuje integrację z bazami danych zgodnymi z PostgreSQL jako podstawową bazę danych, co pozwala na bezproblemową integrację danych oraz przejrzyste wykonywanie zapytań, raportowanie i analizę danych znajdujących się w magazynach kolumnowych za pośrednictwem otwartej dokumentacji API i endpoints API RESTful.
Dlatego magazyny kolumnowe stanowią potężny sposób rozwiązywania wyzwań analitycznych i raportowania stojących przed nowoczesnymi aplikacjami, zapewniając liczne korzyści w zakresie wydajności zapytań, skalowalności i wydajności pamięci masowej. W połączeniu z możliwościami wizualnego modelowania danych i projektowania logiki biznesowej AppMaster magazyny kolumnowe mogą umożliwić programistom obywatelskim tworzenie wyrafinowanych aplikacji opartych na danych, które umożliwiają organizacjom podejmowanie świadomych decyzji popartych analizą ogromnych ilości danych w czasie rzeczywistym. Uznanie potencjału magazynów kolumnowych w kontekście modelowania danych pomaga firmom i twórcom aplikacji w podejmowaniu świadomych wyborów dotyczących architektur pamięci masowej zoptymalizowanych pod kątem ich zastosowań oraz w korzystaniu z korzyści w zakresie wydajności, jakie oferują te systemy.
