Möglicherweise kennen Sie Datenbanken, in denen Datensätze in Zeilen gespeichert werden. Eine Spaltendatenbank speichert jedoch Daten in Spalten. Eine Spaltendatenbank ist eine Form der NoSQL-Datenbank, in der unstrukturierte Daten gespeichert werden. Sie kann Daten schneller abrufen als eine herkömmliche strukturierte, zeilenbasierte Datenbank. Datenbanken, die Daten in Spalten speichern, ermöglichen viel schnellere Lesevorgänge, opfern jedoch die Performance bei Schreibtransaktionen. Die Leseleistung wird verbessert, da Daten nach Spalten und nicht nach Zeilen gruppiert gespeichert werden.
Was ist eine Spaltendatenbank?
Um Abfragen zu beschleunigen, speichert eine Spaltendatenbank Daten in Spalten und nicht in Zeilen. Diese modernen Datenbanken werden manchmal auch als „spaltenorientierte“ oder „weitspaltige“ Stores bezeichnet. Wenn Unternehmen die Menge der gespeicherten Daten erhöhen, können sie Terabytes (oder mehr) an Daten-Storage erreichen, die abgerufen werden müssen. Spaltendatenbanken beschleunigen die Abfrageverarbeitung und werden häufig für Big Data oder Abfragen für Analysen des maschinellen Lernens verwendet.
Wichtige Funktionen von Spaltendatenbanken
Eine verbesserte Abfrage-Performance ist ein wesentlicher Vorteil von Spaltendatenbanken, aber sie haben mehrere weitere Vorteile. Hier sind einige Gründe, warum Sie von einem Wechsel von zeilenbasierten Datenbanken zu spaltenbasierten Datenbanken profitieren würden:
- Datenkomprimierung: Fortschrittliche Datenkomprimierung senkt den Storage-Bedarf, was auch weniger Zeit benötigt, um die Daten auf der Festplatte zu finden. Je schneller Suchzeiten und Performance-Upgrades sind, desto schneller werden gängige Berechnungen durchgeführt (z. B. MIN oder SUM).
- Schnellere Analysen: Software für maschinelles Lernen und Analysen erfordert riesige Datenmengen, sodass eine spaltenorientierte Datenbank diese Anwendungen mit einer schnelleren Abfrageverarbeitung großer Datensätze beschleunigt.
- Selbstindizierung: Administratoren, die bei herkömmlichen Datenbanken manuelle Indizes verwendet haben, werden die Fähigkeit der Spaltendatenbank schätzen, sich selbst zu indizieren, was auch den für Daten erforderlichen Speicherplatz reduziert.
- Vektorisierung: Spaltendatenbanken verarbeiten mehrere Datenpunkte für erweiterte Analysen und mathematische Funktionen viel schneller als herkömmliche zeilenbasierte Datenbanken.
- Eliminierung von NULL: Anstatt NULL-Werte zu speichern, die Speicherplatz beanspruchen, speichern Spaltendatenbanken keine fehlenden oder NULL-Werte.
Anwendungsfälle für Spaltendatenbanken
Spaltendatenbanken sind am vorteilhaftesten für Datenabfragen, bei denen nur wenige Spalten für Ergebnisse erforderlich sind. Herkömmliche relationale Datenbanken haben Tabellen, die mehrere Spalten für eine einzelne Zeile enthalten können, aber Spaltendatenbanken gruppieren Daten basierend auf Spalten. Wenn Sie eine Abfrage haben, die nur wenige Spalten benötigt, um den Benutzern Ergebnisse anzuzeigen, verbessert eine Spaltendatenbank die Performance Ihrer Anwendungen .
Einige Anwendungsfälle für Spaltendatenbanken:
- Geschäftsanalysen: Für viele Geschäftsmetriken benötigen Sie ein paar Spalten, um den Erfolg zusammenzufassen. Eine spaltenorientierte Datenbank kann basierend auf diesen wenigen Spalten besser Analysen und Vorhersagen für maschinelles Lernen anzeigen. Beispielsweise könnten Analysen auf Basis des Gesamtumsatzes für ein Produkt gut für den spaltenorientierten Datenbank-Storage geeignet sein.
- Sicherheit oder Anwendungsüberwachung: Daten, die aus Anwendungsereignissen (z. B. Authentifizierungsfehlern oder Reaktionszeiten) gesammelt werden, können in einer Spaltendatenbank gespeichert und in Analysen zur Verbesserung der Performance und zum Stoppen laufender Cyberangriffe verwendet werden.
- IoT: IoT-Sensoren für Lagermaschinen oder die Überwachung des Gesundheitswesens sammeln Daten und speichern sie in bestimmten Spalten, die dann zum Erkennen von Anomalien in Maschinen oder menschlicher Bioaktivität verwendet werden können.
Vergleich mit zeilenbasierten Datenbanken
Der Hauptunterschied zwischen einer spaltenbasierten Datenbank und einer zeilenbasierten Datenbank ist die Backend-Storage-Funktionalität. Eine Spaltendatenbank gruppiert Spaltendaten zusammen, sodass Abfragen nicht nach ganzen Zeilen für jede Spalte suchen müssen, die abgerufen werden muss. Stattdessen werden Spalten für einen schnelleren Abruf gruppiert.
Zeilenbasierte Datenbanken gruppieren den Storage ganzer Zeilen mithilfe von Indizes, sodass sie bei Transaktionsabfragen von Vorteil sind. Wenn Sie beispielsweise eine Website hosten, auf der Benutzer nach ihren letzten Käufen suchen, bietet eine relationale Datenbank bessere Performance- und Entwicklungsstrategien. Spaltenbasierte Datenbanken eignen sich besser für Big Data und Analysen. Wenn Sie Millionen von Datensätzen durchsuchen müssen, um Käufe zu finden und Ergebnisse in maschinelle Lernalgorithmen zu übertragen, wäre eine spaltenbasierte Datenbank besser.
Beliebte spaltenorientierte Datenbanklösungen
Für Ihre Entwicklungslösungen stehen mehrere gängige Spaltendatenbanken zur Verfügung. Jedes hat seine eigenen Vor- und Nachteile. Hier sind einige zu beachten:
- Snowflake Snowflake ist bei einer großen Data-Warehouse-Infrastruktur beliebt. Es kann mehrere Datenquellen kombinieren, um eine Abfragemaschine von einem Ort aus bereitzustellen. Snowflake wird hauptsächlich für maschinelles Lernen und Analysen verwendet, ist aber für Snowpipe bekannt, eine kontinuierliche Datenaufnahmefunktion, die sich hervorragend für die Echtzeitausgabe eignet.
- MariaDB MariaDB ist eine modifizierte, skalierbarere Version von MySQL. Daher wird sie häufig verwendet, wenn die aktuelle Infrastruktur mit MySQL arbeitet. Administratoren, die mit MySQL vertraut sind, werden den erweiterten JSON-Abfragesupport zu schätzen wissen, und MariaDB unterstützt bis zu 200.000 gleichzeitige Verbindungen. MariaDB verwendet erweiterte Storage-Engines wie XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra und Connect. Verwenden Sie MariaDB, wenn Sie Verbindungen mit hohem Volumen haben und schnelle Echtzeitergebnisse benötigen.
- Redshift: Redshift ist eine Amazon-Lösung, daher wird sie oft verwendet, wenn ein Unternehmen über eine AWS-Infrastruktur verfügt. Dies ist vorteilhaft für Unternehmen, die mit AWS-Cloud-Datenbanken arbeiten, die Daten für maschinelles Lernen, Prognosen, Finanzprognosen und Benutzer-Dashboards für Analysen mit Redshift teilen müssen.
- BigQuery: Für Nutzer der Google Cloud Platform (GCP) bietet Google BigQuery an. Wie Redshift können Administratoren, deren Daten bereits auf der Google-Plattform gespeichert sind, BigQuery nutzen und die Daten in GCP nutzen, um ein Datensilo zu erstellen, das maschinellen Lernalgorithmen zugeführt wird. Business Intelligence und Analysen werden häufig mit BigQuery verwendet.
- Vertica Administratoren mit dem Ziel, Hadoop-Lösungen zu integrieren, könnten feststellen, dass Vertica viel praktischer ist als die anderen hier aufgeführten Spaltendatenbanken. Vertica ist auch vorteilhaft, wenn Sie es lokal implementieren möchten.
- SAP HANA: SAP HANA Cloud bietet das SAP HANA DPaaS (Datenbankplattform als Service) an, und SAP arbeitet mit einer eigenen Datenbank für seine ERP-Technologie. Entwickler, die JavaScript-Lösungen entwickeln, schätzen vielleicht das SAP HANA JavaScript-Framework mit HTML5, um ihre ERP-Projekte zu unterstützen.
- Cosmos DB: Cosmos DB ist eine Microsoft-Azure-Lösung, daher wird sie verwendet, wenn Administratoren bereits über Azure-Cloud-Services verfügen. Es wird in Microsoft-Umgebungen häufig verwendet, ist aber für die IoT-Datenerfassung, den Einzelhandel und das Marketing, das Gaming und soziale Anwendungen vorteilhaft, die Vorhersagen und Echtzeitanalysen benötigen.
Fazit
Wenn Sie große Datensätze auf der Grundlage einiger Spalten in einer relationalen Datenbank haben, können Sie die Performance verbessern, indem Sie zu einer Spaltendatenbank wechseln. Diese Datenbanken eignen sich perfekt für Analysen, Echtzeitanwendungen, maschinelles Lernen, vorausschauende Analysen und andere Big-Data-Anwendungen. Die meisten spaltenorientierten Datenbanken arbeiten mit Big Data mit Terabyte an Storage-Anforderungen. Pure Storage bietet Lösungen zum Speichern Ihrer Big Data, die in Ihrer Spaltendatenbank aufgenommen und gespeichert werden können.
