**Колоночные базы данных** (Columnar Databases) — это системы управления базами данных, которые хранят данные столбцами, а не строками, как в традиционных реляционных базах данных. Этот подход имеет важные преимущества в задачах аналитики и обработки больших объемов данных.
Вместо того чтобы хранить данные построчно, как это делает реляционная база данных
- **Amazon Redshift** — облачные хранилища данных.
- Apache [[Cassandra]] и **HBase** — большие распределенные хранилища.
**Преимущества**
- **Ускорение аналитических запросов**: При агрегациях и фильтрациях задействуются только те столбцы, которые участвуют в запросе. При этом данные одного типа лежат последовательно. Это значительно сокращает объем данных, которые нужно считывать с диска.
- **Эффективное сжатие данных**: Данные в одном столбце имеют схожую природу (например, возраст — целые числа), что позволяет применять более эффективные алгоритмы сжатия, такие как RLE (Run Length Encoding) или Dictionary Encoding.
- **Снижение нагрузки на I/O**: Извлечение только нужных столбцов уменьшает объем операций ввода-вывода.
**Недостатки**
- **Меньшая эффективность для транзакционных операций**: Записи и обновления, которые влияют на большое количество столбцов, требуют больше операций, чем в реляционных базах.
- **Усложнение работы с несжатыми или разреженными данными**: Если данные столбца не поддаются сжатию или содержат много пропусков, преимущества колоночного подхода снижаются.
- **Требования к особенностям использования**: Колоночные базы данных не подходят для [[Online Transaction Processing|OLTP]], так как их структура оптимизирована под аналитические нагрузки ([[Online Analytical Processing|OLAP]]).
Они применяются:
-В бизнес-аналитике (BI), где важны агрегации и построение отчетов.
-В системах мониторинга, где обрабатываются метрики (логирование, мониторинг систем).
-В рекомендационных системах для анализа больших массивов пользовательских данных.
