Sütunlu Depolama, veri modelleme bağlamında, verilerin geleneksel satır tabanlı tablolar yerine sütun bazında düzenlendiği ve depolandığı bir veritabanı depolama tekniğini ifade eder. Bu yöntem özellikle büyük veri kümelerinde hızlı sorgulama ve toplama gerektiren analitik işleme, raporlama ve veri ambarı görevleri için uygundur. Sütunlu depolar, okuma ağırlıklı analitik iş yüklerinin performansını ve ölçeklenebilirliğini optimize etmek için tasarlanmış olup veri sıkıştırma, sorgu işleme, depolama G/Ç azaltma ve bellek içi analitik açısından çok sayıda avantaj sunar.
Analitik iş yüklerine yönelik optimizasyonlarına rağmen sütunlu depolar, tüm veritabanı kullanım durumları için evrensel olarak uygun değildir. Özellikle, bireysel kayıtların sık sık eklenmesini, güncellenmesini ve silinmesini içeren yoğun işlemsel iş yükleri için en iyi seçim olmayabilirler. Bununla birlikte, gerçek zamanlı gösterge tabloları, iş zekası sistemleri ve büyük hacimli geçmiş verilerden yararlanan makine öğrenimi algoritmaları gibi karmaşık analizler içeren geniş bir uygulama yelpazesi için popüler bir seçim haline geldiler. Google BigQuery, Amazon Redshift ve Snowflake gibi önde gelen veri ambarlarının yanı sıra Apache Parquet ve Vertica gibi analitik odaklı veritabanları da dahil olmak üzere piyasada sütunlu depolama sistemlerinin çeşitli uygulamaları mevcuttur.
Sütunlu bir depolamanın geleneksel satır tabanlı ilişkisel veritabanına göre temel avantajlarından biri, yüksek düzeyde veri sıkıştırma elde edebilme yeteneğidir. Sütun şeklinde depolanan veriler yüksek homojenlik sergiler ve bu da çeşitli sıkıştırma tekniklerinin daha etkili bir şekilde uygulanmasına olanak tanır. Sonuç olarak, aynı miktarda veriyi depolamak için daha az depolama alanı gerekir ve bu da depolama maliyetlerinin düşmesine neden olur. Ayrıca, daha iyi sıkıştırma, aynı analitik işlemler için diskten daha az miktarda verinin okunması gerektiğinden, disk G/Ç'sinin azalmasına ve sorguların daha hızlı işlenmesine yol açar.
Sütunlu depolamanın bir diğer önemli avantajı, büyük veri kümeleri üzerinde satır satır çalışmak yerine gruplar halinde çalışmayı içeren vektörleştirilmiş sorgu işlemeyi gerçekleştirme yeteneğidir. Sorgu işlemeye yönelik bu yaklaşım, modern CPU'ların Tek Komutlu Çoklu Veri (SIMD) özelliklerinden yararlanarak analitik görevlerin verimli bir şekilde paralel yürütülmesine ve milyonlarca veya milyarlarca kayıt için bile sorgu yanıt sürelerinin kısaltılmasına olanak tanır.
Ayrıca sütunlu depolar, herhangi bir spesifik sorgu için yalnızca ilgili sütunların belleğe yüklenmesi gerektiğinden, mevcut bellek kaynaklarının daha iyi kullanılmasını sağlar. Verilerin bu seçici şekilde yüklenmesi, bellek gereksinimlerini ve önbellek kayıplarını azaltmaya yardımcı olarak veri alma sürelerinin daha hızlı olmasını sağlar. Ayrıca veriler sütun bazında sıkıştırıldığından, sıkıştırılmış verilerin belleğe yüklenmesi ve sorgu yürütme sırasında sıkıştırmayı açma işlemi daha hızlı olur ve bu da önemli performans avantajları sağlar.
Sütunlu depolama sistemleri, çeşitli uygulamaların analitik gereksinimlerini karşılamak için AppMaster no-code platformunda etkili bir şekilde kullanılabilir. Örneğin, AppMaster görsel İş Süreci (BP) Tasarımcısı kullanılarak oluşturulan uygun iş mantığıyla birleştirildiğinde sütunlu mağazalar, arka uç, web ve mobil uygulamalar için gerçek zamanlı öngörüleri, raporları ve tahmine dayalı analizleri destekleyebilir. AppMaster birincil veritabanı olarak PostgreSQL uyumlu veritabanlarıyla entegrasyonu destekler; bu, açık API belgeleri ve RESTful API endpoints aracılığıyla kesintisiz veri entegrasyonuna ve sütunlu depolarda bulunan verilerin şeffaf sorgulanmasına, raporlanmasına ve analizine olanak tanır.
Bu nedenle sütunlu mağazalar, modern uygulamaların karşılaştığı analitik ve raporlama zorluklarını ele almanın güçlü bir yolunu temsil eder ve sorgu performansı, ölçeklenebilirlik ve depolama verimliliği açısından çok sayıda avantaj sağlar. Sütunlu mağazalar, AppMaster görsel veri modelleme ve iş mantığı tasarımı yetenekleriyle birlikte kullanıldığında, vatandaş geliştiricilerin, kuruluşların büyük miktarda verinin gerçek zamanlı analiziyle desteklenen bilinçli kararlar almalarını sağlayan gelişmiş, veri odaklı uygulamalar oluşturmasına olanak sağlayabilir. Veri modelleme bağlamında sütunlu depoların potansiyelinin farkına varılması, işletmelerin ve uygulama geliştiricilerin, kullanım durumları için optimize edilmiş depolama mimarileri konusunda bilinçli seçimler yapmasına ve bu sistemlerin sunduğu performans avantajlarından yararlanmasına yardımcı olur.
