Database colonnare

Che cos'è un database colonnare?

I database colonnari, noti anche come database orientati alle colonne, memorizzano i dati in colonne anziché in righe. Gli utenti possono estrarre informazioni specifiche dalle colonne del database secondo necessità.

I database colonnari offrono vantaggi unici in vari scenari. Molte organizzazioni si affidano a software di database colonnari per elaborare domande analitiche più velocemente e in modo più efficiente.

Vantaggi dei database colonnari

I database colonnari aiutano gli sviluppatori a scansionare i dati. Di seguito sono riportati alcuni dei vantaggi più significativi.

• Prestazioni: I database colonnari offrono prestazioni migliori per query comunemente utilizzate come raggruppamento, ordinamento e aggregazione di punti dati.
• Risparmio sui costi: Gli sviluppatori ottengono migliori prestazioni con hardware relativamente inferiore, riducendo i costi di archiviazione.
• Produttività e intuizioni migliorate: I database colonnari migliorano le prestazioni per le query analitiche di ordini di grandezza. È più facile per sviluppatori e analisti iterare e sviluppare idee su come utilizzare i dati. Ciò significa maggiore produttività poiché le query trovano i dati in pochi secondi.
• Multifunzionalità: Oltre alle applicazioni di big data, i database colonnari assistono anche con i cubi di elaborazione analitica online (OLAP), la memorizzazione dei metadati e l'analisi in tempo reale. Eccellono nel multitasking poiché possono caricare rapidamente nuovi dati senza ritardi.
• Dati comprimibili: I dati possono essere altamente compressi nei database colonnari. Ciò facilita operazioni come MIN, MAX, SUM, COUNT e così via.
• Auto-indicizzazione: I database colonnari utilizzano meno spazio su disco rispetto ai database tradizionali. Poiché le colonne di ciascun indice chiave hanno indici diversi, si riduce la quantità di dati memorizzati sul disco.

Formati di archiviazione dei database colonnari

Con la crescita dei dati, aumentano anche le spese di elaborazione e archiviazione. I formati di archiviazione colonnari sono due implementazioni separate che definiscono come i dati sono organizzati e ospitati.

• Parquet è un formato di archiviazione colonnare popolare, comunemente utilizzato nei framework di elaborazione dei big data. Esempi sono Apache, Hadoop e Spark.

• Apache ORC, o optimized row columnar (ORC), è un formato di archiviazione colonnare ad alte prestazioni per i framework di elaborazione dei dati. Fornisce un'archiviazione efficiente, compressione ed esecuzione di query per carichi di lavoro analitici.

Casi d'uso dei database colonnari

I database colonnari sono noti per le loro alte prestazioni e l'archiviazione efficiente. Quattro casi d'uso prominenti sfruttano i benefici specifici dei database colonnari.

• Data warehousing: Poiché i database colonnari funzionano in modo efficiente su grandi volumi di dati, sono una scelta comune negli ambienti di warehousing che memorizzano molte informazioni da più fonti. Fornisce archiviazione attraverso compressione, utilizzo e risposta rapida alle query. È anche responsabile della gestione del modo in cui vengono conservati i grandi set di dati nei cloud data warehouse.

• Piattaforma di analisi dei big data: Le tecniche di compressione dei database basati su colonne e la loro capacità di selezionare colonne mirate li rendono una scelta rilevante per l'analisi dei big data.

• Carichi di lavoro di machine learning e intelligenza artificiale (AI): Entrambi questi casi d'uso richiedono trasformazioni complesse dei dati e ingegneria delle caratteristiche. Il recupero ottimizzato e le prestazioni delle query del database colonnare accelerano queste operazioni. Ciò significa un addestramento e una sperimentazione dei modelli più rapidi. Gli strumenti di machine learning supportano formati di archiviazione, come Parquet o ORC, per fornire un'esperienza di elaborazione coerente ed efficiente.

• Elaborazione dei dati IoT. I database colonnari sono anche popolari nell'Internet delle Cose (IoT). Quando i dati IoT comprendono attributi diversi, come le letture dei sensori per dispositivo, i database colonnari aiutano a ridurre i requisiti di archiviazione. Inoltre, supportano anche l'evoluzione dello schema, che è cruciale in un ambiente IoT dinamico.

Best practice per l'uso di un database colonnare

I database colonnari offrono diversi vantaggi ai loro utenti. Tuttavia, devono essere implementati alcuni fattori per utilizzare con successo i database colonnari. Ecco alcune delle best practice che gli utenti possono seguire.

• Comprendere i dati e il carico di lavoro: Gli utenti devono conoscere bene le caratteristiche dei dati e i carichi di lavoro analitici specifici. Eseguire analisi su query, modelli e requisiti di prestazioni per capire quali colonne prioritizzare.
• Selezionare il formato corretto: Analizzare vari formati e caratteristiche come le capacità di compressione, il supporto per l'evoluzione dello schema e il supporto dell'ecosistema.
• Ottimizzare l'organizzazione e la compressione: Testare le tecniche di compressione per trovare il giusto equilibrio tra efficienza di archiviazione e prestazioni delle query.
• Pianificare l'evoluzione dello schema: Pianificare in anticipo un'evoluzione dei dati quando c'è la possibilità che lo schema dei dati evolva. Considerare il formato di archiviazione appropriato per l'evoluzione dello schema e progettare nuove strategie per gestire i cambiamenti dello schema senza interferire con i processi esistenti.
• Monitorare le prestazioni: Tenere un registro del tempo di esecuzione delle query, dell'ingestione dei dati e dell'utilizzo dell'archiviazione per capire le aree da ottimizzare. Rivedere e perfezionare regolarmente le configurazioni dai modelli di dati e carichi di lavoro in evoluzione.

Database colonnare vs. database relazionale

I sistemi di gestione dei database utilizzano un database colonnare per memorizzare i dati in colonne. Riduce il tempo necessario per eseguire una query e migliora le prestazioni di input/output.

Comunemente utilizzati nell'analisi dei dati e nel data warehousing, i database colonnari svolgono un ruolo significativo nella lettura e scrittura dei dati. Ad esempio, un'azienda registra dipendenti e dipartimenti in una serie o uno accanto all'altro. Aiuta a estrarre informazioni simili poiché i dati nella colonna sono raggruppati.

I database relazionali registrano i dati in lunghe righe. È anche noto come database tradizionale. Ad esempio, quando un'azienda registra tutti i dipendenti, viene memorizzato in righe.

I database relazionali e colonnari sono utilizzati nell'analisi dei dati e nel data warehousing. Tuttavia, l'utente decide quale impiegare in base alle proprie esigenze. Entrambi gli approcci sono utilizzati in scenari diversi.

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