Столбчатое хранилище в контексте моделирования данных относится к методу хранения базы данных, при котором данные организуются и хранятся по столбцам, а не в традиционных таблицах на основе строк. Этот метод особенно подходит для задач аналитической обработки, составления отчетов и хранения данных, требующих быстрого выполнения запросов и агрегирования больших наборов данных. Столбчатые хранилища предназначены для оптимизации производительности и масштабируемости аналитических рабочих нагрузок с большим объемом чтения и предлагают многочисленные преимущества с точки зрения сжатия данных, обработки запросов, сокращения операций ввода-вывода в хранилище и аналитики в памяти.
Несмотря на оптимизацию для аналитических рабочих нагрузок, столбчатые хранилища не подходят для всех случаев использования баз данных. В частности, они могут быть не лучшим выбором для тяжелых транзакционных рабочих нагрузок, которые включают частые вставки, обновления и удаления отдельных записей. Тем не менее, они стали популярным выбором для широкого спектра приложений, включающих сложную аналитику, таких как информационные панели реального времени, системы бизнес-аналитики и алгоритмы машинного обучения, которые используют большие объемы исторических данных. На рынке существуют различные реализации систем столбчатого хранения, в том числе известные хранилища данных, такие как Google BigQuery, Amazon Redshift и Snowflake, а также базы данных, ориентированные на аналитику, такие как Apache Parquet и Vertica.
Одним из основных преимуществ столбчатого хранилища по сравнению с традиционной реляционной базой данных на основе строк является возможность достижения высокого уровня сжатия данных. Данные, хранящиеся в виде столбцов, демонстрируют высокую однородность, что позволяет более эффективно применять различные методы сжатия. В результате для хранения того же объема данных требуется меньше места, что приводит к снижению затрат на хранение. Более того, лучшее сжатие приводит к уменьшению дискового ввода-вывода и более быстрой обработке запросов, поскольку для тех же аналитических операций необходимо считывать с диска меньший объем данных.
Еще одним существенным преимуществом столбчатого хранилища является возможность выполнять векторизованную обработку запросов, которая заключается в работе с большими наборами данных в пакетном режиме, а не построчно. Этот подход к обработке запросов использует возможности современных процессоров Single Instruction Multiple Data (SIMD), что позволяет эффективно параллельно выполнять аналитические задачи и сокращать время ответа на запросы даже для миллионов или миллиардов записей.
Кроме того, столбчатые хранилища позволяют лучше использовать доступные ресурсы памяти, поскольку для любого конкретного запроса в память необходимо загружать только соответствующие столбцы. Такая выборочная загрузка данных помогает снизить требования к памяти и количество промахов в кэше, что приводит к сокращению времени извлечения данных. Кроме того, поскольку данные сжимаются по столбцам, сжатые данные можно быстрее загрузить в память и выполнить распаковку во время выполнения запроса, что дает значительный выигрыш в производительности.
Столбчатые системы хранения можно эффективно использовать в рамках no-code платформы AppMaster для удовлетворения аналитических требований различных приложений. Например, в сочетании с соответствующей бизнес-логикой, созданной с помощью визуального конструктора бизнес-процессов (BP) AppMaster, столбчатые хранилища могут предоставлять информацию в режиме реального времени, отчеты и прогнозную аналитику для серверных, веб- и мобильных приложений. AppMaster поддерживает интеграцию с базами данных, совместимыми с PostgreSQL, в качестве основной базы данных, что обеспечивает плавную интеграцию данных и прозрачный запрос, отчетность и анализ данных, находящихся в столбчатых хранилищах, через открытую документацию API и endpoints RESTful API.
Таким образом, столбчатые хранилища представляют собой мощное средство решения задач анализа и отчетности, с которыми сталкиваются современные приложения, обеспечивая многочисленные преимущества с точки зрения производительности запросов, масштабируемости и эффективности хранения. При использовании в сочетании с возможностями визуального моделирования данных и проектирования бизнес-логики AppMaster столбчатые хранилища могут позволить гражданским разработчикам создавать сложные, управляемые данными приложения, которые позволяют организациям принимать обоснованные решения на основе анализа огромных объемов данных в реальном времени. Признание потенциала столбчатых хранилищ в контексте моделирования данных помогает предприятиям и разработчикам приложений сделать осознанный выбор в отношении архитектур хранения, оптимизированных для их сценариев использования, и воспользоваться преимуществами производительности, которые предлагают эти системы.
