Vous connaissez peut-être les bases de données qui stockent les enregistrements dans des lignes. Cependant, une base de données en colonnes stocke les données dans des colonnes. Une base de données en colonnes est une forme de base de données NoSQL qui stocke des données non structurées. Il permet de récupérer des données plus rapidement qu’une base de données structurée traditionnelle basée sur des lignes. Les bases de données qui stockent les données dans des colonnes permettent des lectures beaucoup plus rapides, mais sacrifient les performances des transactions d’écriture. Les performances de lecture sont améliorées car les données sont stockées regroupées par colonne plutôt que par lignes.
Qu’est-ce qu’une base de données en colonnes ?
Pour accélérer les requêtes, une base de données en colonnes stocke les données dans des colonnes plutôt que dans des lignes. Ces bases de données modernes sont également parfois appelées magasins « orientés colonne » ou « à colonne large ». À mesure que les entreprises augmentent la quantité de données stockées, elles peuvent atteindre des téraoctets (ou plus) de stockage de données à récupérer. Les bases de données en colonnes accélèrent le traitement des requêtes et sont souvent utilisées pour le Big Data ou les requêtes d’analyse de l’apprentissage machine.
Principales caractéristiques des bases de données en colonnes
L’amélioration des performances des requêtes est un avantage clé des bases de données en colonnes, mais elles présentent plusieurs autres avantages. Voici quelques-unes des raisons pour lesquelles il serait intéressant de passer des bases de données en ligne aux bases de données en colonnes :
- Compression des données : La compression avancée des données réduit la quantité de stockage nécessaire, ce qui nécessite également moins de temps pour trouver les données sur le disque. Plus les délais de recherche et les mises à niveau de performance sont rapides, plus les calculs courants sont rapides (par exemple, MIN ou SUM).
- Une vitesse d’analyse plus rapide : Les logiciels d’apprentissage machine et d’analytique nécessitent d’énormes quantités de données, de sorte qu’une base de données en colonnes accélère ces applications avec un traitement plus rapide des requêtes sur de grands ensembles de données.
- Auto-indexation : Les administrateurs habitués aux index manuels sur les bases de données traditionnelles apprécieront la capacité de la base de données en colonnes à s’auto-indexer, ce qui réduit également la quantité d’espace de stockage nécessaire pour les données.
- Vectorisation : Les bases de données en colonnes gèrent plusieurs points de données pour des fonctions d’analytique avancée et mathématiques beaucoup plus rapidement que les bases de données en lignes standard.
- Élimination de NULL : Au lieu de stocker des valeurs NULL, qui occupent de l’espace de stockage, les bases de données en colonnes ne stockent pas de valeurs manquantes ou NULL.
Cas d’utilisation des bases de données en colonnes
Les bases de données en colonnes sont plus avantageuses pour les requêtes de données où seulement quelques colonnes sont nécessaires pour les résultats. Les bases de données relationnelles traditionnelles ont des tables qui peuvent avoir plusieurs colonnes pour une seule ligne, mais les bases de données en colonnes regroupent les données en fonction des colonnes. Si vous avez une requête qui ne nécessite que quelques colonnes pour afficher les résultats aux utilisateurs, une base de données en colonnes améliorera les performances de vos applications .
Quelques cas d’utilisation pour les bases de données en colonnes :
- Analytique commerciale : Pour de nombreux indicateurs métier, vous avez besoin de quelques colonnes pour résumer la réussite. Une base de données en colonnes peut mieux afficher les prévisions d’analytique et d’apprentissage machine en fonction de ces quelques colonnes. Par exemple, l’analytique basée sur le chiffre d’affaires total d’un produit peut être bien adaptée au stockage de bases de données en colonnes.
- Surveillance de la sécurité ou des applications : Les données collectées à partir d’événements applicatifs (par exemple, erreurs d’authentification ou temps de réponse) peuvent être stockées dans une base de données en colonnes et utilisées dans l’analytique pour améliorer les performances et arrêter les cyberattaques en cours.
- IoT : les capteurs IoT pour les machines d’entrepôt ou la surveillance des soins de santé collectent les données et les stockent dans des colonnes spécifiques, qui peuvent ensuite être utilisées pour détecter des anomalies dans les machines ou la bioactivité humaine.
Comparaison avec les bases de données basées sur des lignes
La principale différence entre une base de données en colonnes et une base de données en lignes réside dans la fonctionnalité de stockage backend. Une base de données en colonnes regroupe les données des colonnes, de sorte que les requêtes n’ont pas besoin de rechercher des lignes entières pour chaque colonne à récupérer. Au lieu de cela, les colonnes sont regroupées pour une récupération plus rapide.
Les bases de données basées sur des lignes regroupent le stockage de lignes entières à l’aide d’index, ce qui les rend utiles lorsque vous avez des requêtes transactionnelles. Par exemple, si vous hébergez un site où les utilisateurs recherchent leurs achats récents, une base de données relationnelle offre de meilleures performances et stratégies de développement. Les bases de données basées sur des colonnes sont mieux adaptées au Big Data et à l’analytique. Si vous devez rechercher des millions d’enregistrements pour trouver des achats et transmettre des résultats aux algorithmes d’apprentissage machine, une base de données en colonnes serait préférable.
Solutions de base de données colonnenaires populaires
Plusieurs bases de données colonnes populaires sont disponibles pour vos solutions de développement. Chacun a ses propres avantages et inconvénients. Voici quelques-unes à prendre en compte :
- Snowflake : Snowflake est populaire dans les grandes infrastructures de data warehouse. Il peut combiner plusieurs sources de données pour fournir un moteur de requête à partir d’un seul emplacement. Snowflake est principalement utilisé pour l’apprentissage machine et l’analytique, mais il est connu pour Snowpipe, une fonctionnalité d’ingestion de données continue idéale pour les résultats en temps réel.
- MariaDB : MariaDB est une version modifiée et plus évolutive de MySQL. Elle est donc souvent utilisée lorsque l’infrastructure actuelle fonctionne avec MySQL . Les administrateurs connaissant MySQL apprécieront la prise en charge étendue des requêtes JSON, et MariaDB prend en charge jusqu’à 200 000 connexions simultanées. MariaDB utilise des moteurs de stockage plus étendus, notamment XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra et Connect. Utilisez MariaDB lorsque vous avez des connexions volumineuses et que vous avez besoin de résultats rapides en temps réel.
- Redshift : Redshift est une solution Amazon, elle est donc souvent utilisée lorsqu’une organisation dispose d’une infrastructure AWS. Il est avantageux pour les entreprises qui travaillent avec des bases de données cloud AWS qui doivent partager des données avec Redshift pour l’apprentissage machine, les prévisions, les prévisions financières et les tableaux de bord utilisateur pour l’analytique.
- BigQuery : Pour les utilisateurs de Google Cloud Platform (GCP), Google propose BigQuery. Comme Redshift, les administrateurs disposant de données déjà stockées sur la plateforme Google peuvent tirer parti de BigQuery et utiliser les données dans GCP pour créer un silos de données alimentées par des algorithmes d’apprentissage machine. La Business Intelligence et l’analytique sont couramment utilisées avec BigQuery.
- Vertica : Les administrateurs qui souhaitent intégrer les solutions Hadoop peuvent constater que Vertica est beaucoup plus pratique que les autres bases de données en colonnes énumérées ici. Vertica est également avantageux si vous souhaitez le déployer sur site.
- SAP HANA : SAP HANA Cloud propose SAP SAP HANA DPaaS (plateforme de base de données à la demande), et SAP travaille avec sa propre base de données pour sa technologie ERP. Les développeurs qui créent des solutions JavaScript peuvent apprécier la structure JavaScript SAP HANA avec HTML5 pour prendre en charge leurs projets ERP.
- Base de données Cosmos : La base de données Cosmos est une solution Microsoft Azure . Elle est donc utilisée lorsque les administrateurs disposent déjà de services cloud Azure. Il est couramment utilisé dans les environnements Microsoft, mais il est avantageux pour la collecte de données IoT, la grande distribution et le marketing, les jeux et les applications sociales nécessitant des prévisions et des analyses en temps réel.
Conclusion
Si vous disposez de grands ensembles de données basés sur quelques colonnes dans une base de données relationnelle, vous pouvez améliorer les performances en passant à une base de données en colonnes. Ces bases de données sont idéales pour l’analytique, les applications en temps réel, l’apprentissage machine, l’analytique prédictive et d’autres applications de Big Data. La plupart des bases de données en colonnes fonctionnent avec le Big Data et nécessitent des téraoctets de stockage. Pure Storage propose des solutions pour stocker votre Big Data, qui peuvent être ingérées et stockées dans votre base de données en colonnes.
