--- aliases: - Columnar Databases - колоночную базу данных tags: - maturity/🌱 date: 2024-11-26 --- **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 ![[../../meta/files/images/Pasted image 20241126185848.png]] колоночные базы данных хранят данные в виде отдельных столбцов. ![[../../meta/files/images/Pasted image 20241126185910.png]] Колоночные базы данных широко используются в системах, где важно быстро анализировать большие объемы данных. Примеры: - [[../../meta/zero/00 ClickHouse|ClickHouse]] — быстрая аналитика и построение отчетов. - **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. *** ## Мета информация **Область**:: [[../../meta/zero/00 Разработка|00 Разработка]] **Родитель**:: [[../Тип хранилища данных|Тип хранилища данных]] **Источник**:: **Создана**:: [[2024-11-26]] **Автор**:: ### Дополнительные материалы - ### Дочерние заметки