您可能熟悉將記錄以列方式儲存的資料庫。然而，欄式資料庫會將資料儲存在欄內。欄式資料庫是 NoSQL 資料庫的一種形式，可儲存非結構化資料。它比傳統的結構化行式資料庫更快擷取資料。將資料儲存在資料欄中的資料庫可以提供更快的讀取速度，但會犧牲寫入交易的效能。讀取效能有所改善，因為資料是以欄而非列來分組。
什麼是欄式資料庫？
為了加快查詢速度，欄式資料庫將資料儲存在欄而非列中。這些現代化資料庫有時也稱為“欄式”或“廣欄式”商店。隨著企業的資料儲存量增加，企業的資料儲存容量可能達到 TB（或更多），必須加以擷取。欄式資料庫可加速查詢處理，並常用於大數據或機器學習分析的查詢。
欄式資料庫的主要功能
改善查詢效能是欄式資料庫的一項關鍵優勢，但它們還有其他幾項優勢。以下是您將受益於從行式資料庫轉換至欄式資料庫的幾個原因：
- 資料壓縮：進階資料壓縮可降低儲存需求量，因此在磁碟上尋找資料所需的時間也較少。搜尋時間越快，效能升級越快，計算速度也越快（例如 MIN 或 SUM）。
- 更快的分析速度：機器學習與分析軟體需要大量資料，因此欄式資料庫能加快大型資料集的查詢處理速度，進而加速這些應用程式。
- 自我索引：管理員在傳統資料庫上手動索引，會欣賞到欄式資料庫自我索引的能力，這也降低了資料所需的儲存空間。
- 引導：欄式資料庫處理多個資料點，提供進階分析和數學功能，遠比標準行式資料庫更快。
- 消除空值：欄式資料庫不會儲存 NULL 值，而會佔用儲存空間，而是儲存遺失或 NULL 值。
欄式資料庫的使用案例
資料欄資料庫對資料查詢最有利，結果只需要幾欄。傳統的關聯式資料庫有表格，單列可能有數欄，但欄式資料庫群組資料是以欄為基礎。若您的查詢只需要幾欄即可向使用者顯示結果，則欄式資料庫將可改善應用程式的效能。
欄式資料庫的幾個使用案例：
- 商業分析：對於許多業務指標，您需要幾欄來總結成功。欄式資料庫可以根據這幾欄，更妥善地顯示分析和機器學習預測。例如，根據產品總銷售額進行分析，可能非常適合用於欄式資料庫儲存。
- 安全性或應用程式監控：從應用程式事件（例如驗證錯誤或回應時間）收集的資料可儲存在欄式資料庫中，並用於分析，以改善效能並阻止任何持續的網路攻擊。
- IoT：倉庫機械或醫療監控的 IoT感測器收集資料，並儲存在特定欄位中，然後可用於偵測機械或人類生物活性的異常情況。
與行式資料庫比較
欄式資料庫與行式資料庫的主要區別在於後端儲存功能。欄式資料庫群組將欄資料結合在一起，因此查詢不需要尋找每個必須擷取的欄的完整列。反之，資料行會分組，以加快擷取速度。
以資料列為基礎的資料庫群組使用索引儲存整個資料列，因此當您有交易查詢時，它們是有利的。舉例來說，如果您在某個網站架設使用者搜尋他們最近購買的產品，關聯式資料庫就能提供更好的效能與開發策略。欄式資料庫更適合大數據和分析。如果您需要搜尋數百萬筆記錄，以尋找購買項目，並將結果提供給機器學習演算法，則欄式資料庫會更好。
熱門的欄式資料庫解決方案
您的開發解決方案有幾個常見的欄式資料庫。每個人都有自己的優缺點。以下是一些需要考慮的事項：
- Snowflake：Snowflake 深受大型資料倉儲基礎架構的歡迎。它可以結合多個資料來源，從單一位置提供查詢引擎。Snowflake 主要用於機器學習和分析，但它以 Snowpipe 而聞名，Snowpipe 是適合即時輸出的連續資料擷取功能。
- MariaDB：MariaDB 是經過修改、更具擴充性的 MySQL版本，因此當目前的基礎架構與 MySQL 搭配使用時，通常會使用它。熟悉 MySQL 的管理員將對擴展的 JSON 查詢支援感到讚賞，而 MariaDB 支援多達 200,000 個並行連接。MariaDB 使用更多延伸的儲存引擎，包括 XtraDB、Aria、InnoDB、MariaDB ColumnStore、Memory、Cassandra 和 Connect。當您有大量連線，且需要快速的即時結果時，請使用 MariaDB。
- Redshift：Redshift 是 Amazon 的解決方案，因此當組織擁有 AWS 基礎架構時，通常會使用它。它有利於企業與 AWS 雲端資料庫合作，這些資料庫需要與 Redshift 共享資料，以進行機器學習、預測、財務預測和使用者儀表板分析。
- BigQuery：對於 Google 雲端平台（GCP）使用者，Google 提供 BigQuery。與 Redshift 一樣，擁有已儲存在 Google 平台上資料的管理員可以利用 BigQuery，並使用 GCP 中的資料建立提供給機器學習演算法的資料孤島。BigQuery 經常使用商業情報和分析。
- Vertica：旨在整合 Hadoop 解決方案的管理員可能會發現 Vertica 比此處列出的其他欄式資料庫更為方便。Vertica 也非常有益，如果您想在就地部署。
- SAP HANA：SAP HANA Cloud 提供 SAP HANA DPaaS（資料庫平台即服務），而 SAP 則使用自己的資料庫進行 ERP 技術。開發 JavaScript 解決方案的開發人員可能會很欣賞使用 HTML5 的 SAP HANA JavaScript 框架來支援 ERP 專案。
- Cosmos 資料庫：Cosmos DB 是 Microsoft Azure 解決方案，因此當管理員已經擁有 Azure 雲端服務時，就會使用此解決方案。它常用於 Microsoft 環境，但對於需要預測和即時分析的 IoT 資料收集、零售和行銷、遊戲，以及社交應用程式而言，是有利的。
結論
如果您根據關聯式資料庫中的幾欄有大型資料集，您可以切換到欄式資料庫來改善效能。這些資料庫非常適合分析、即時應用程式、機器學習、預測式分析和其他大數據應用程式。大多數的欄式資料庫都能處理大數據，並滿足 TB 的儲存需求。Pure Storage 提供儲存大數據的解決方案，可擷取大數據並儲存到您的欄式資料庫中。
