So wählen Sie zwischen einer spaltenförmigen Datenbank und einer Zeilendatenbank

Die Datenbankleistung hängt stark von der Art des Datenbankspeichers ab, den Sie wählen. Die meisten Organisationen verwenden entweder eine Zeilendatenbank, eine Spaltendatenbank oder eine Kombination aus beiden.

Zeilenorientierte Datenbanken eignen sich ideal für einige Zugriffsmuster, insbesondere für die Transaktionsverarbeitung, während spaltenorientierte Datenbanken besser für die analytische Verarbeitung geeignet sind.

Der von Ihnen gewählte Datenbanktyp — Zeilen- oder Spaltendatenbank — ist entscheidend. Die Entscheidung muss sorgfältig getroffen werden, nachdem die Vor- und Nachteile beider Typen abgewogen und Ihre Nutzungsanforderungen analysiert wurden.

In diesem Artikel werden wir uns den Unterschied zwischen einer Spalten- und einer Zeilendatenbank ansehen und wie sie funktionieren. Wir werden auch ihre Vor- und Nachteile erläutern und erklären, warum spaltenorientierte Datenbanken für Analyseteams besser sind.

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Zeilendatenbank

Zeilenorientierte Datenbanken werden in traditionellen Datenbankmanagementsystemen verwendet, die sich hauptsächlich auf Speicher konzentrieren. In einem Zeilenspeicher oder einer Zeilendatenbank werden die Daten zeilenweise gespeichert. Das bedeutet, dass Daten aus der ersten Spalte einer Zeile nach den Daten aus der letzten Spalte der vorherigen Zeile platziert werden. Vereinfachen wir das anhand eines Beispiels. Angenommen, Sie möchten die Daten aus einer Tabelle mit dem Namen „Top-Kunden“ speichern:

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In einer Zeilendatenbank würde dies wie folgt gespeichert werden:

John, männlich, USA 63 | Mary, weiblich, Kanada 29 | James, männlich, Australien 48 |

Hier bedeutet das „|“ das Ende des Blocks, was bedeutet, dass alle Daten innerhalb dieses Blocks zusammen gespeichert werden.

Diese Festplattenspeichermethode ist ideal für Transaktionsabfragen, wenn Daten in Blöcke und Zeilen aufgeteilt werden.

Zeilendatenbanken werden also häufig verwendet für Online-Transaktionsverarbeitung (OLTP), bei dem eine einzelne „Transaktion“, z. B. Einfügen, Entfernen oder Aktualisieren, schnell mit kleinen Datenmengen durchgeführt werden kann.

Zeilenspeicher wie MySQL und Postgres eignen sich hervorragend, wenn alle oder die meisten Daten in der Zeile verwendet werden müssen. Dateningenieure verwenden die Indizierung, um vollständige Tabellenscans zu vermeiden oder zu beschleunigen und Abfragen zu optimieren. In diesem Fall wird ein eindeutiger Schlüssel aus Spalten erstellt, der auf Ihren Zugriffsmustern basiert.

Profis

Das Ändern von Daten ist einfacher

Da Daten in einer Zeilendatenbank in einzelnen Blöcken gespeichert werden, ist das Hinzufügen neuer Daten und das Ändern aktueller Werte einfacher. Neue Daten werden einfach an das Ende des vorherigen Blocks angehängt. Nehmen wir zum Beispiel an, wir fügen den Daten „Top-Kunden“ neue Werte hinzu.

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Es würde dann so aussehen:

John, männlich, USA 63 | Mary, weiblich, Kanada 29 | James, männlich, Australien 48 | Kate, weiblich, Großbritannien | 38 |

Das Löschen einer Zeile ist in diesem Speicher auch einfacher, da der gesamte Datenblock auf einmal gelöscht werden kann.

Ideal für OLTP

Zeilenbasierte Datenbanken eignen sich sehr gut für die Verarbeitung einzeiliger Operationen. Sie sind für die schnelle und effiziente Online-Transaktionsverarbeitung in Umgebungen mit hoher Parallelität konzipiert und häufig stark indexiert.

Nachteile

Langsamere Datenaggregation

Zeilenorientierte Datenbanken haben Probleme mit der Aggregation, da Daten aus jeder Zeile geladen werden müssen, bevor relevante Daten extrahiert und bearbeitet werden können.

Wenn wir beispielsweise das Durchschnittsalter männlicher Kunden in der Tabelle „Top-Kunden“ ermitteln und einen Zeilenspeicher verwenden würden, würden zuerst alle Kundendaten geladen und dann die relevanten Daten abgerufen.

Ungenügende Komprimierung

Komprimierungsmechanismen sind bei Zeilendatenbanken weniger effizient, da mehrere Zeilen mit unterschiedlichen Datentypen gleichzeitig komprimiert werden müssen. Eine schlechte Komprimierung bedeutet, dass die Verarbeitung großer Datenmengen schwierig sein wird.

Benötigt zusätzlichen Speicherplatz

Da Zeilendatenbanken nicht effektiv komprimiert werden können, benötigen sie deutlich mehr Speicherplatz als Spaltendatenbanken. Abgesehen von den Daten benötigen Zeilendatenbanken zusätzlichen Speicherplatz, da sie mehrere Indizes verwenden.

Spaltenförmige Datenbank

Eine spaltenförmige Datenbank speichert alle Daten aus jeder Spalte als einen einzigen Block. Stellen Sie sich das als vertikale Partitionierung im Vergleich zur horizontalen Partitionierung eines Zeilenspeichers vor.

Beispielsweise würde eine spaltenförmige Datenbank die Daten der „Top-Kunden“ auf folgende Weise speichern:

John Mary James | männlich, weiblich, männlich | USA | Kanada | Australien | 63 | 29 48

Hier ist eine Veranschaulichung dafür:

Das Organisieren von Daten auf diese Weise erleichtert aggregierte Daten und führen Sie Berechnungen durch. Wenn wir das Durchschnittsalter dieser Gruppe ermitteln wollten, könnten wir dies direkt anhand der Daten aus diesem bestimmten Block berechnen. Dadurch eignen sich spaltenorientierte Speicher hervorragend für die analytische Online-Verarbeitung (OLAP).

Profis

Am besten für OLAP-Anwendungen

Datenbanken, die spaltenweise verwenden Speicher haben einen großen Vorteil gegenüber gleichwertigen Datenbanken, die zeilenbasierten Speicher verwenden: Bei analytischen Abfragen, die viele Daten verarbeiten, ist die Abfrageleistung viel schneller. Auf Daten wird nur zugegriffen, wenn dies zur Berechnung des Abfrageergebnisses erforderlich ist.

Die meisten modernen relationalen Analyse- und Berichtsdatenbanken wie Amazon Redshift, SAP HANA, Oracle, Microsoft und die Vector-Datenbank von Actian verwenden spaltenförmigen Speicher. Wenn Sie nach einer leistungsstarken Lösung zur Unterstützung der Berichterstattung über SQL-basierte Tools suchen, sollten Sie eine spaltenförmige Datenbank in Betracht ziehen.

Schnellere Datenaggregation

Die Datenaggregation ist in spaltenförmigen Datenbanken schneller, da jeder Block alle Werte aus einem bestimmten Datenfeld enthält. Dadurch können analytische Anwendungen ein großes Datenvolumen aus mehreren Spalten aggregieren, ohne die gesamte Tabelle durchsuchen zu müssen. Schnelle Aggregation ist ein Muss für analytische Workloads, die in der Regel komplexe Abfragen beinhalten.

Hohe Kompressionsgeschwindigkeiten

In einer spaltenbasierten Datenbank hat jede Spalte einheitliche Datentypen, sodass Komprimierungsalgorithmen weitaus effizienter sind. Jede Spalte kann als einzelne Datei komprimiert werden, sodass Analysten und Dateningenieure große Datenmengen schnell komprimieren können.

Benötigt weniger Platz

Bessere Komprimierung bedeutet, dass Daten weniger Speicherplatz belegen. Unternehmen können viele Datensätze speichern, aggregieren und bearbeiten, ohne in zusätzliche Speicheroptionen investieren zu müssen.

Nachteile

Die Datenänderung ist langsamer

Einzeilige Operationen in spaltenförmigen Datenbanken sind im Allgemeinen weniger effizient und die Änderung ist langsamer als in zeilenbasierten Datenbanken. Spaltendatenbanken ziehen es vor, Einfügungen, Aktualisierungen und Löschungen (oder Zusammenführungen) als Batch-Operationen zu verarbeiten.

Wenn Sie beispielsweise eine Datenzeile hinzufügen möchten, muss jeder Wert aus der neuen Zeile zum richtigen Block der vorhandenen Datenbank hinzugefügt werden. Dies kann kompliziert werden, wenn es viele Spalten gibt.

Spaltenförmige vs. Zeilendatenbank: wichtige Unterschiede

Hier ist eine Zusammenfassung, wie eine Zeilendatenbank im Vergleich zu einer Spaltendatenbank abschneidet:

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Warum spaltenorientierte Datenbanken für Analysen überlegen sind

Aus analytischer Sicht übertrumpfen spaltenförmige Datenbanken den Zeilenspeicher mühelos. Dafür gibt es drei Gründe.

Geschwindigkeit der Komprimierung

Wie bereits erwähnt, sind die Komprimierungsgeschwindigkeiten in einer spaltenförmigen Datenbank viel schneller als in einer Zeilendatenbank.

Dies ist für analytische Abfragen von entscheidender Bedeutung, da es Analysten ermöglicht Business-Intelligence-Tools um große Datenmengen zu analysieren und schnell Erkenntnisse zu gewinnen.

Einfacherer Zugang

In der Regel benötigen analytische Anwendungen unterschiedliche Daten aus mehreren Spalten. Organisationen verfügen in der Regel über Tabellen, die aus Hunderten oder Tausenden von Spalten und Zeilen bestehen. Eine Abfrage in einer Zeilendatenbank würde das Laden all dieser Daten und das anschließende Analysieren der relevanten Abschnitte erfordern, um die Antwort zu finden. Oft ändern sich Daten viel schneller als die Zeit, die eine Zeilendatenbank benötigt, um die Abfrage zu lösen. Eine spaltenförmige Datenbank erleichtert den Zugriff auf sich schnell ändernde Daten und ermöglicht es Anwendungen, Abfragen schnell zu lösen.

Bessere Aufbewahrung

Komprimierungsmechanismen sind in spaltenförmigen Datenbanken effizienter. Dies ermöglicht eine hocheffiziente Speicherung. Eine Spaltendatenbank kann deutlich mehr Daten speichern als eine Zeilendatenbank, wenn der gleiche Speicherplatz zur Verfügung steht.

Spaltendatenbanken ermöglichen es auch, Daten auf unterschiedliche Weise zu sortieren. Sortierte Spalten oder Projektionen machen Spaltendatenbanken fehlertoleranter, da Daten mehrfach gespeichert werden.

Kosten im Vergleich zu Leistung

Endbenutzer wollen immer die beste Leistung und aktuelle Daten, während das Management in der Regel die niedrigsten Kosten bevorzugt. Es ist nicht einfach, ein Gleichgewicht zwischen diesen Anforderungen zu finden.

Wenn die Kosten kein Problem gewesen wären, hätte die Lösung möglicherweise darin bestanden, das größte OLTP-System der Welt (d. h. Oracle Exadata) zu installieren und für spaltenorientierte Optimierungen im System zu bezahlen, um eine schnelle Transaktionsverarbeitung und leistungsstarke Abfragen in einer einzigen Datenbank zu erreichen. Realistischerweise denkt Ihr Unternehmen vielleicht über Alternativen wie Amazon Redshift nach, um Leistung und Kosten in Einklang zu bringen.

Heterogene Replikation

Die Synchronisation einer anderen Datenbank kann in Echtzeit erreicht werden Datenreplikation. Die meisten Datenreplikationslösungen arbeiten effizient auf Protokollbasis Datenerfassung ändern (CDC) auf OLTP-Quelldatenbanken, um den Vorgang mithilfe von SQL-Anweisungen auf dem Zielsystem wiederzugeben.

Für eine spaltenorientierte Datenbank können Sie Leistungsoptimierungen hinzufügen, um sicherzustellen, dass das System trotz des hohen Transaktionsvolumens in den Quelldatenbanken (fast) in Echtzeit auf dem neuesten Stand ist.

ELT für spaltenförmige Datenbanken

Das FILZ Der Prozess (Extrahieren, Laden, Transformieren) sammelt Daten aus Quellen und lädt sie in den Speicher. Analysten und Techniker wenden dann Transformationen an, um brauchbare Daten zu erhalten.

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Ein ELT-Workflow ist ideal für Datenpipelines, die spaltenförmige Datenbanken verwenden, wie z. B. Cloud-Datenlager. Es ermöglicht die schnelle Datenerfassung und das Laden in ein Lager oder ein Daten Lakehouse. ELT ermöglicht einen schnelleren Datenzugriff, ermöglicht automatisierte Datenpipelines, kostet weniger als eine ETL-basierte Pipeline und nutzt die nativen Funktionen von Cloud-Data Warehouses.

Plattformen, die es Unternehmen ermöglichen automatische ELT-Pipelines erstellen sind nahtlos, wie Fivetran, zukunftssicher. Sie verwenden Konnektoren, um auf einfache Weise spaltenförmige Datenbanken zu integrieren, wie Amazon Redshift, in deine Pipeline. ELT-Pipelines sind die beste Wahl für die meisten modernen Organisationen, die auf eine schnelle Datenerfassung aus mehreren Quellen angewiesen sind.

Fazit

Zeilen- und spaltenbasierte Datenbanken dienen einzigartigen Funktionen. The current business requirements require but quickly. Inefficient storage can lead to langsamere analysen and so behind knowledge, innovation and growth.

Spaltenbased databases are the preferred storage option for OLAP applications and allow a faster abfrage resolution. Companies use lines and column storage often together to processing different abfragetypen. Your data pipeline must support both storage options, and an ELT-Pipeline is best suitable for. Es ermöglicht eine schnelle Datenübertragung und benutzerdefinierte Transformationen, die beide die Analytik verbessern können.

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