¿Qué es una base de datos columnar?

Es posible que esté familiarizado con las bases de datos que almacenan registros en filas. Sin embargo, una base de datos de columnas almacena datos en columnas. Una base de datos columnar es una forma de base de datos NoSQL que almacena datos no estructurados. Puede recuperar datos más rápido que una base de datos tradicional estructurada basada en filas. Las bases de datos que almacenan datos en columnas permiten lecturas mucho más rápidas, pero sacrifican el rendimiento en las transacciones de escritura. El rendimiento de lectura mejora porque los datos se almacenan agrupados por columna en lugar de por filas.

¿Qué es una base de datos columnar?

Para acelerar las consultas, una base de datos de columnas almacena datos en columnas en lugar de filas. Estas bases de datos modernas a veces también se denominan tiendas “orientadas a la columna” o “de columna amplia”. A medida que las empresas aumentan la cantidad de datos almacenados, podrían alcanzar terabytes (o más) de almacenamiento de datos que deben recuperarse. Las bases de datos columnas aceleran el procesamiento de consultas y, a menudo, se utilizan para big data o consultas para el análisis de aprendizaje automático.

Características clave de las bases de datos columnas

El rendimiento de consultas mejorado es un beneficio clave de las bases de datos columnares, pero tienen varias otras ventajas. Estas son algunas razones por las que se beneficiaría al cambiar de bases de datos basadas en filas a bases de datos de columnas:

• Compresión de datos: La compresión de datos avanzada reduce la cantidad de requisitos de almacenamiento, lo que también requiere menos tiempo de búsqueda para encontrar los datos en el disco. Los tiempos de búsqueda y las actualizaciones de rendimiento más rápidos aceleran los cálculos comunes (p. ej., MIN o SUM).
• Velocidad de análisis más rápida: El aprendizaje automático y el software de análisis requieren grandes cantidades de datos, por lo que una base de datos de columnas acelera estas aplicaciones con un procesamiento de consultas más rápido de grandes conjuntos de datos.
• Autoindexación: Los administradores que utilizan los índices manuales en las bases de datos tradicionales apreciarán la capacidad de la base de datos de columnas para autoindexarse, lo que también reduce la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos.
• Vectorización: Las bases de datos columnas manejan varios puntos de datos para análisis avanzados y funciones matemáticas mucho más rápido que las bases de datos basadas en filas estándar.
• Eliminación de NULO: En lugar de almacenar valores NULOS, que ocupan espacio de almacenamiento, las bases de datos de columnas no almacenan valores faltantes o NULOS.

Casos de uso para bases de datos columnas

Las bases de datos columnas son más beneficiosas para las consultas de datos, en las que solo se necesitan unas pocas columnas para obtener resultados. Las bases de datos relacionales tradicionales tienen tablas que podrían tener varias columnas para una sola fila, pero las bases de datos de columnas agrupan datos basados en columnas. Si tiene una consulta que solo necesita algunas columnas para mostrar resultados a los usuarios, una base de datos de columnas mejorará el rendimiento de sus aplicaciones.

Algunos casos de uso para bases de datos de columnas:

• Análisis comercial: Para muchas métricas comerciales, necesita algunas columnas para resumir el éxito. Una base de datos de columnas puede mostrar mejor las predicciones de análisis y aprendizaje automático basadas en estas pocas columnas. Por ejemplo, el análisis basado en las ventas totales de un producto podría ser adecuado para el almacenamiento de bases de datos columnares.
• Monitoreo de aplicaciones o seguridad: Los datos recopilados de eventos de aplicaciones (p. ej., errores de autenticación o tiempos de respuesta) pueden almacenarse en una base de datos de columnas y utilizarse en análisis para mejorar el rendimiento y detener cualquier ciberataque continuo.
• IoT sensores IoT para la maquinaria de almacenamiento o el monitoreo de la atención de la salud recopilan datos y los almacenan en columnas específicas, que luego se pueden usar para detectar anomalías en la maquinaria o la bioactividad humana.

Comparación con bases de datos basadas en filas

La principal diferencia entre una base de datos basada en columnas y una base de datos basada en filas es la funcionalidad de almacenamiento backend. Una base de datos de columnas agrupa los datos de columnas, por lo que no es necesario buscar filas completas para cada columna que se debe recuperar. En su lugar, las columnas se agrupan para una recuperación más rápida.

Las bases de datos basadas en filas agrupan el almacenamiento de filas completas mediante índices, por lo que son beneficiosas cuando tiene consultas transaccionales. Por ejemplo, si aloja un sitio donde los usuarios buscan sus compras recientes, una base de datos relacional ofrece mejores estrategias de rendimiento y desarrollo. Las bases de datos basadas en columnas son más adecuadas para big data y análisis. Si necesita buscar millones de registros para encontrar compras y enviar resultados a algoritmos de aprendizaje automático, una base de datos basada en columnas sería mejor.

Soluciones populares de bases de datos columnas

Hay varias bases de datos de columnas populares disponibles para sus soluciones de desarrollo. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas. Estos son algunos que debe tener en cuenta:

• Snowflake: Snowflake es popular con la infraestructura de almacenamiento de datos grandes. Puede combinar varias fuentes de datos para proporcionar un motor de consulta desde una ubicación. Snowflake se utiliza principalmente para el aprendizaje automático y el análisis, pero es conocido por Snowpipe, que es una función de incorporación continua de datos excelente para la producción en tiempo real.
• MariaDB MariaDB es una versión modificada y más escalable de MySQL, por lo que a menudo se usa cuando la infraestructura actual funciona con MySQL . Los administradores familiarizados con MySQL apreciarán la asistencia extendida de consultas JSON, y MariaDB admite hasta 200 000 conexiones simultáneas. MariaDB utiliza motores de almacenamiento más extendidos, incluidos XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra y Connect. Use MariaDB cuando tenga conexiones de alto volumen y necesite resultados rápidos en tiempo real.
• Redshift: Redshift es una solución de Amazon, por lo que a menudo se usa cuando una organización tiene infraestructura de AWS. Es beneficioso para las empresas que trabajan con bases de datos en la nube de AWS que necesitan compartir datos con Redshift para el aprendizaje automático, los pronósticos, las predicciones financieras y los paneles de usuario para el análisis.
• BigQuery: Para los usuarios de Google Cloud Platform (GCP), Google ofrece BigQuery. Al igual que Redshift, los administradores con datos ya almacenados en la plataforma de Google pueden aprovechar BigQuery y usar los datos en GCP para crear un silo de datos alimentados a algoritmos de aprendizaje automático. La inteligencia comercial y el análisis se utilizan comúnmente con BigQuery.
• Vertica Los administradores con el objetivo de integrar las soluciones de Hadoop pueden descubrir que Vertica es mucho más conveniente que las otras bases de datos columnares que se enumeran aquí. Vertica también es beneficioso si desea implementarlo en las instalaciones.
• SAP HANA: SAP HANA Cloud ofrece SAP HANA DPaaS (plataforma de base de datos como servicio), y SAP trabaja con su propia base de datos para su tecnología ERP. Los desarrolladores que desarrollen soluciones de JavaScript pueden apreciar el marco de trabajo de JavaScript de SAP HANA con HTML5 para respaldar sus proyectos de ERP.
• Base de datos de Cosmos: Cosmos DB es una solución de Microsoft Azure, por lo que se utiliza cuando los administradores ya tienen servicios de nube de Azure. Se utiliza comúnmente en entornos de Microsoft, pero es beneficioso para la recopilación de datos de IoT, el comercio minorista y la comercialización, los juegos y las aplicaciones sociales que necesitan predicciones y análisis en tiempo real.

Conclusiones

Si tiene grandes conjuntos de datos basados en algunas columnas en una base de datos relacional, podría mejorar el rendimiento cambiando a una base de datos de columnas. Estas bases de datos son perfectas para análisis, aplicaciones en tiempo real, aprendizaje automático, análisis predictivo y otras aplicaciones de big data. La mayoría de las bases de datos columnares funcionan con big data con terabytes de requisitos de almacenamiento. Pure Storage ofrece soluciones para almacenar big data que se pueden ingerir y almacenar en su base de datos de columnas.