Cửa hàng Cột, trong bối cảnh mô hình hóa dữ liệu, đề cập đến một kỹ thuật lưu trữ cơ sở dữ liệu trong đó dữ liệu được sắp xếp và lưu trữ theo cách thông minh theo cột thay vì trong các bảng dựa trên hàng truyền thống. Phương pháp này đặc biệt phù hợp cho các nhiệm vụ xử lý phân tích, báo cáo và lưu trữ dữ liệu yêu cầu truy vấn và tổng hợp nhanh trên các tập dữ liệu lớn. Cửa hàng cột được thiết kế để tối ưu hóa hiệu suất và khả năng mở rộng của khối lượng công việc phân tích nặng về đọc, mang lại nhiều lợi thế về nén dữ liệu, xử lý truy vấn, giảm I/O lưu trữ và phân tích trong bộ nhớ.
Mặc dù đã được tối ưu hóa cho khối lượng công việc phân tích nhưng kho lưu trữ dạng cột không phải lúc nào cũng phù hợp cho tất cả các trường hợp sử dụng cơ sở dữ liệu. Cụ thể, chúng có thể không phải là lựa chọn tốt nhất cho khối lượng công việc giao dịch nặng liên quan đến việc thường xuyên chèn, cập nhật và xóa các bản ghi riêng lẻ. Tuy nhiên, chúng đã trở thành lựa chọn phổ biến cho nhiều ứng dụng liên quan đến phân tích phức tạp, chẳng hạn như bảng điều khiển thời gian thực, hệ thống kinh doanh thông minh và thuật toán học máy tận dụng khối lượng lớn dữ liệu lịch sử. Hiện có nhiều cách triển khai hệ thống lưu trữ cột khác nhau trên thị trường, bao gồm các kho dữ liệu nổi bật như Google BigQuery, Amazon Redshift và Snowflake, cũng như các cơ sở dữ liệu tập trung vào phân tích như Apache Parquet và Vertica.
Một trong những lợi thế cốt lõi của lưu trữ theo cột so với cơ sở dữ liệu quan hệ dựa trên hàng truyền thống là khả năng đạt được mức độ nén dữ liệu cao. Dữ liệu được lưu trữ theo kiểu cột thể hiện tính đồng nhất cao, cho phép áp dụng các kỹ thuật nén khác nhau một cách hiệu quả hơn. Kết quả là cần ít không gian lưu trữ hơn để lưu trữ cùng một lượng dữ liệu, dẫn đến chi phí lưu trữ thấp hơn. Hơn nữa, khả năng nén tốt hơn dẫn đến giảm I/O đĩa và xử lý các truy vấn nhanh hơn vì cần đọc một lượng dữ liệu nhỏ hơn từ đĩa cho cùng một hoạt động phân tích.
Một ưu điểm đáng kể khác của lưu trữ theo cột là khả năng thực hiện xử lý truy vấn được vector hóa, bao gồm thao tác trên các tập hợp dữ liệu lớn theo lô, thay vì theo từng hàng. Phương pháp xử lý truy vấn này tận dụng khả năng Đa dữ liệu lệnh đơn (SIMD) của CPU hiện đại, cho phép thực thi song song hiệu quả các tác vụ phân tích và giảm thời gian phản hồi truy vấn, ngay cả đối với hàng triệu hoặc hàng tỷ bản ghi.
Hơn nữa, lưu trữ theo cột cho phép sử dụng tốt hơn các tài nguyên bộ nhớ sẵn có vì chỉ các cột có liên quan mới cần được tải vào bộ nhớ cho bất kỳ truy vấn cụ thể nào. Việc tải dữ liệu có chọn lọc này giúp giảm yêu cầu bộ nhớ và lỗi bộ nhớ đệm, dẫn đến thời gian truy xuất dữ liệu nhanh hơn. Ngoài ra, do dữ liệu được nén theo cột nên việc tải dữ liệu nén vào bộ nhớ sẽ nhanh hơn và thực hiện giải nén trong khi thực hiện truy vấn, mang lại lợi ích đáng kể về hiệu suất.
Hệ thống lưu trữ dạng cột có thể được sử dụng một cách hiệu quả trong nền tảng no-code AppMaster để giải quyết các yêu cầu phân tích của nhiều ứng dụng khác nhau. Ví dụ: khi được kết hợp với logic kinh doanh thích hợp được tạo bằng Trình thiết kế quy trình kinh doanh (BP) trực quan của AppMaster, các cửa hàng dạng cột có thể thúc đẩy thông tin chi tiết, báo cáo và phân tích dự đoán theo thời gian thực cho các ứng dụng phụ trợ, web và di động. AppMaster hỗ trợ tích hợp với cơ sở dữ liệu tương thích với PostgreSQL làm cơ sở dữ liệu chính, cho phép tích hợp dữ liệu liền mạch và truy vấn, báo cáo và phân tích minh bạch dữ liệu nằm trong các cửa hàng cột thông qua tài liệu API mở và endpoints API RESTful.
Do đó, các cửa hàng dạng cột là một phương tiện mạnh mẽ để giải quyết các thách thức về phân tích và báo cáo mà các ứng dụng hiện đại gặp phải, mang lại nhiều lợi thế về hiệu suất truy vấn, khả năng mở rộng và hiệu quả lưu trữ. Khi được tận dụng cùng với khả năng lập mô hình dữ liệu trực quan và thiết kế logic kinh doanh của AppMaster, các cửa hàng dạng cột có thể cho phép các nhà phát triển công dân xây dựng các ứng dụng phức tạp, dựa trên dữ liệu giúp các tổ chức đưa ra quyết định sáng suốt dựa trên phân tích thời gian thực về số lượng lớn dữ liệu. Nhận thức được tiềm năng của các cửa hàng dạng cột trong bối cảnh mô hình hóa dữ liệu giúp các doanh nghiệp và nhà phát triển ứng dụng đưa ra những lựa chọn sáng suốt về kiến trúc lưu trữ được tối ưu hóa cho trường hợp sử dụng của họ và tận dụng lợi ích về hiệu suất mà các hệ thống này mang lại.
