Columnar Store ในบริบทของการสร้างแบบจำลองข้อมูล หมายถึงเทคนิคการจัดเก็บฐานข้อมูลที่ข้อมูลถูกจัดระเบียบและจัดเก็บในลักษณะคอลัมน์แทนที่จะเป็นตารางแบบแถวแบบดั้งเดิม วิธีการนี้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการประมวลผลเชิงวิเคราะห์ การรายงาน และงานคลังข้อมูลที่ต้องการการสืบค้นและการรวมกลุ่มอย่างรวดเร็วบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ร้านค้าแบบเรียงเป็นแนวได้รับการออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและความสามารถในการปรับขนาดของปริมาณงานการวิเคราะห์ที่มีการอ่านข้อมูลจำนวนมาก โดยนำเสนอข้อได้เปรียบมากมายในแง่ของการบีบอัดข้อมูล การประมวลผลแบบสอบถาม การลด I/O ของพื้นที่จัดเก็บข้อมูล และการวิเคราะห์ในหน่วยความจำ
แม้จะมีการปรับให้เหมาะสมที่สุดสำหรับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์ แต่ร้านค้าแบบเรียงเป็นแนวก็ไม่เหมาะสำหรับการใช้งานฐานข้อมูลทั้งหมด โดยเฉพาะอย่างยิ่ง อาจไม่ใช่ตัวเลือกที่ดีที่สุดสำหรับปริมาณงานที่มีการทำธุรกรรมจำนวนมากซึ่งเกี่ยวข้องกับการแทรก การอัปเดต และการลบบันทึกแต่ละรายการบ่อยครั้ง อย่างไรก็ตาม สิ่งเหล่านี้ได้กลายเป็นตัวเลือกยอดนิยมสำหรับแอปพลิเคชันที่หลากหลายที่เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เช่น แดชบอร์ดแบบเรียลไทม์ ระบบข่าวกรองธุรกิจ และอัลกอริธึมการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ประโยชน์จากข้อมูลประวัติปริมาณมาก การใช้งานระบบจัดเก็บข้อมูลแบบเรียงเป็นแนวมีอยู่มากมายในตลาด รวมถึงคลังข้อมูลที่โดดเด่น เช่น Google BigQuery, Amazon Redshift และ Snowflake รวมถึงฐานข้อมูลที่เน้นการวิเคราะห์ เช่น Apache Parquet และ Vertica
ข้อดีหลักประการหนึ่งของการจัดเก็บแบบเรียงเป็นแนวเหนือฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์แบบแถวแบบดั้งเดิมคือความสามารถในการบรรลุการบีบอัดข้อมูลในระดับสูง ข้อมูลที่จัดเก็บในรูปแบบเรียงเป็นแนวมีความสม่ำเสมอสูง ซึ่งช่วยให้สามารถนำเทคนิคการบีบอัดต่างๆ ไปใช้ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ส่งผลให้ต้องใช้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลน้อยลงเพื่อจัดเก็บข้อมูลในปริมาณเท่าเดิม ส่งผลให้ต้นทุนการจัดเก็บลดลง นอกจากนี้ การบีบอัดที่ดีขึ้นยังช่วยลด I/O ของดิสก์ และการประมวลผลคำค้นหาที่รวดเร็วยิ่งขึ้น เนื่องจากจำเป็นต้องอ่านข้อมูลจากดิสก์จำนวนน้อยกว่าสำหรับการดำเนินการวิเคราะห์เดียวกัน
ข้อดีที่สำคัญอีกประการหนึ่งของการจัดเก็บแบบเรียงเป็นแนวคือความสามารถในการประมวลผลคิวรีแบบเวกเตอร์ ซึ่งประกอบด้วยการดำเนินการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่เป็นชุด แทนที่จะดำเนินการแบบแถวต่อแถว วิธีการประมวลผลคิวรีนี้ใช้ประโยชน์จากความสามารถ Single Instruction Multiple Data (SIMD) ของ CPU สมัยใหม่ ช่วยให้สามารถดำเนินการวิเคราะห์แบบคู่ขนานได้อย่างมีประสิทธิภาพ และลดเวลาตอบสนองคิวรี แม้แต่ในบันทึกนับล้านหรือพันล้านรายการ
นอกจากนี้ การจัดเก็บแบบเรียงเป็นแนวยังช่วยให้สามารถใช้ประโยชน์จากทรัพยากรหน่วยความจำที่มีอยู่ได้ดีขึ้น เนื่องจากจำเป็นต้องโหลดเฉพาะคอลัมน์ที่เกี่ยวข้องลงในหน่วยความจำสำหรับการสืบค้นเฉพาะใดๆ การโหลดข้อมูลแบบเลือกสรรนี้ช่วยลดความต้องการหน่วยความจำและการพลาดแคช ส่งผลให้สามารถเรียกข้อมูลได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ เนื่องจากข้อมูลถูกบีบอัดตามคอลัมน์ จึงรวดเร็วกว่าในการโหลดข้อมูลที่บีบอัดลงในหน่วยความจำ และดำเนินการคลายการบีบอัดระหว่างการดำเนินการค้นหา ซึ่งให้ประโยชน์ด้านประสิทธิภาพที่สำคัญ
ระบบจัดเก็บข้อมูลแบบเรียงเป็นแนวสามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพภายในแพลตฟอร์ม no-code AppMaster เพื่อตอบสนองความต้องการด้านการวิเคราะห์ของแอปพลิเคชันต่างๆ ตัวอย่างเช่น เมื่อใช้ร่วมกับตรรกะทางธุรกิจที่เหมาะสมที่สร้างขึ้นโดยใช้ Visual Business Process (BP) Designer ของ AppMaster ร้านค้าแบบเรียงเป็นแนวสามารถขับเคลื่อนข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ รายงาน และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์สำหรับแอปพลิเคชันแบ็กเอนด์ เว็บ และมือถือ AppMaster รองรับการผสานรวมกับฐานข้อมูลที่เข้ากันได้กับ PostgreSQL เป็นฐานข้อมูลหลัก ซึ่งช่วยให้สามารถผสานรวมข้อมูลที่ราบรื่นและการสืบค้น การรายงาน และการวิเคราะห์ข้อมูลที่อยู่ในที่เก็บแบบเรียงเป็นแนวอย่างโปร่งใสผ่านเอกสารประกอบ API แบบเปิดและ endpoints RESTful API
ดังนั้น ร้านค้าแบบเรียงเป็นแนวจึงเป็นวิธีการที่มีประสิทธิภาพในการจัดการกับความท้าทายด้านการวิเคราะห์และการรายงานที่แอปพลิเคชันสมัยใหม่ต้องเผชิญ โดยให้ข้อได้เปรียบมากมายในแง่ของประสิทธิภาพการสืบค้น ความสามารถในการปรับขนาด และประสิทธิภาพการจัดเก็บข้อมูล เมื่อใช้ร่วมกับความสามารถด้านการสร้างแบบจำลองข้อมูลภาพและการออกแบบตรรกะทางธุรกิจของ AppMaster ร้านค้าแบบเรียงเป็นแนวจะช่วยให้นักพัฒนาพลเมืองสามารถสร้างแอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลที่ซับซ้อน ซึ่งช่วยให้องค์กรต่างๆ สามารถตัดสินใจด้วยข้อมูลที่ได้รับการสนับสนุนจากการวิเคราะห์ข้อมูลปริมาณมหาศาลแบบเรียลไทม์ การตระหนักถึงศักยภาพของการจัดเก็บแบบเสาในบริบทของการสร้างแบบจำลองข้อมูลช่วยให้ธุรกิจและนักพัฒนาแอปพลิเคชันสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับสถาปัตยกรรมการจัดเก็บข้อมูลที่ปรับให้เหมาะกับกรณีการใช้งานของตน และเพื่อใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพการทำงานที่ระบบเหล่านี้นำเสนอ
