O Columnar Store, no contexto da modelagem de dados, refere-se a uma técnica de armazenamento de banco de dados onde os dados são organizados e armazenados em colunas, em vez de nas tabelas tradicionais baseadas em linhas. Este método é particularmente adequado para tarefas de processamento analítico, relatórios e armazenamento de dados que exigem consulta e agregação rápidas em grandes conjuntos de dados. Os armazenamentos colunares são projetados para otimizar o desempenho e a escalabilidade de cargas de trabalho analíticas com uso intenso de leitura, oferecendo inúmeras vantagens em termos de compactação de dados, processamento de consultas, redução de E/S de armazenamento e análises na memória.
Apesar da otimização para cargas de trabalho analíticas, os armazenamentos colunares não são universalmente adequados para todos os casos de uso de banco de dados. Especificamente, eles podem não ser a melhor escolha para cargas de trabalho transacionais pesadas que envolvem inserções, atualizações e exclusões frequentes de registros individuais. No entanto, eles se tornaram uma escolha popular para uma ampla gama de aplicações que envolvem análises complexas, como painéis em tempo real, sistemas de business intelligence e algoritmos de aprendizado de máquina que utilizam grandes volumes de dados históricos. Existem várias implementações de sistemas de armazenamento colunar no mercado, incluindo data warehouses proeminentes como Google BigQuery, Amazon Redshift e Snowflake, bem como bancos de dados focados em análise como Apache Parquet e Vertica.
Uma das principais vantagens de um armazenamento colunar em relação a um banco de dados relacional tradicional baseado em linhas é a capacidade de atingir altos níveis de compactação de dados. Os dados armazenados de forma colunar apresentam alta homogeneidade, o que permite que diversas técnicas de compressão sejam aplicadas de forma mais eficaz. Como resultado, é necessário menos espaço de armazenamento para armazenar a mesma quantidade de dados, resultando em custos de armazenamento mais baixos. Além disso, uma melhor compactação leva à redução da E/S do disco e ao processamento mais rápido de consultas, já que uma quantidade menor de dados precisa ser lida do disco para as mesmas operações analíticas.
Outra vantagem significativa do armazenamento colunar é a capacidade de realizar processamento de consultas vetorizadas, que consiste em operar grandes conjuntos de dados em lotes, em vez de linha por linha. Essa abordagem ao processamento de consultas aproveita os recursos de Single Instruction Multiple Data (SIMD) das CPUs modernas, permitindo a execução paralela eficiente de tarefas analíticas e tempos de resposta de consulta reduzidos, mesmo para milhões ou bilhões de registros.
Além disso, os armazenamentos colunares permitem uma melhor utilização dos recursos de memória disponíveis, uma vez que apenas as colunas relevantes precisam ser carregadas na memória para qualquer consulta específica. Esse carregamento seletivo de dados ajuda a reduzir os requisitos de memória e as perdas de cache, resultando em tempos de recuperação de dados mais rápidos. Além disso, como os dados são compactados em colunas, é mais rápido carregar dados compactados na memória e realizar a descompactação durante a execução da consulta, gerando benefícios significativos de desempenho.
Os sistemas de armazenamento colunar podem ser usados com eficácia na plataforma no-code AppMaster para atender aos requisitos analíticos de vários aplicativos. Por exemplo, quando combinados com a lógica de negócios apropriada criada usando o designer visual de processos de negócios (BP) do AppMaster, os armazenamentos colunares podem gerar insights, relatórios e análises preditivas em tempo real para aplicativos back-end, web e móveis. AppMaster oferece suporte à integração com bancos de dados compatíveis com PostgreSQL como banco de dados primário, o que permite integração perfeita de dados e consultas, relatórios e análises transparentes de dados residentes em armazenamentos colunares por meio de documentação de API aberta e endpoints de API RESTful.
Portanto, os armazenamentos colunares representam um meio poderoso de enfrentar os desafios analíticos e de relatórios enfrentados pelos aplicativos modernos, proporcionando inúmeras vantagens em termos de desempenho de consulta, escalabilidade e eficiência de armazenamento. Quando aproveitados em conjunto com os recursos de modelagem visual de dados e design de lógica de negócios do AppMaster, os armazenamentos colunares podem permitir que os desenvolvedores cidadãos criem aplicativos sofisticados e orientados por dados que capacitam as organizações a tomar decisões informadas, apoiadas pela análise em tempo real de grandes quantidades de dados. Reconhecer o potencial dos armazenamentos colunares no contexto da modelagem de dados ajuda as empresas e os desenvolvedores de aplicativos a fazerem escolhas informadas em relação às arquiteturas de armazenamento otimizadas para seus casos de uso e a aproveitarem os benefícios de desempenho que esses sistemas oferecem.
