Cómo elegir entre base de datos columnar y base de datos por filas

El rendimiento de una base de datos depende del tipo de almacenamiento que elijas. La mayoría de las organizaciones usa una base de datos por filas, una columnar o una combinación de ambas.

Las bases de datos orientadas a filas son ideales para patrones de acceso transaccional, mientras que las columnares destacan en el procesamiento analítico.

El tipo de base de datos que elijas —por filas o columnar— es determinante. Analiza las ventajas y desventajas de cada uno según tus necesidades antes de decidir.

En este artículo analizamos las diferencias entre una base de datos columnar y una por filas, cómo funciona cada una, sus ventajas y desventajas, y por qué las bases de datos columnares son superiores para los equipos de analytics.

[CTA_MODULE]

Base de datos por filas

Las bases de datos orientadas a filas se usan en sistemas de gestión de bases de datos tradicionales, donde el almacenamiento es la prioridad. En este modelo, los datos se almacenan fila por fila: los datos de la primera columna de una fila se ubican justo después de los de la última columna de la fila anterior. Veámoslo con un ejemplo. Imagina que quieres almacenar los datos de una tabla llamada "Top Customers":

‍

En una base de datos por filas, esto se almacenaría así:

John Male USA 63 | Mary Female Canada 29 | James Male Australia 48 |

El símbolo "|" marca el final del bloque: todos los datos dentro de ese bloque se almacenan juntos

Este método de almacenamiento en disco es ideal para consultas transaccionales, donde los datos se dividen en bloques y filas.

Por eso, las bases de datos por filas son el estándar para el procesamiento de transacciones en línea (OLTP), donde operaciones individuales —insertar, eliminar o actualizar datos— se ejecutan con rapidez y volúmenes pequeños de datos.

Los almacenes por filas, como MySQL y Postgres, rinden mejor cuando se necesita acceder a la mayoría de los campos de una fila. Los ingenieros de datos usan índices para evitar o acelerar los escaneos completos de tablas y optimizar las consultas. Un índice crea una clave única a partir de columnas según los patrones de acceso.

Ventajas

Modificación de datos más ágil

En una base de datos por filas, los datos se almacenan en bloques individuales, lo que facilita agregar registros nuevos o modificar valores existentes. Los datos nuevos se añaden al final del bloque anterior. Por ejemplo, al agregar nuevos registros a "Top Customers":

Quedaría así:

John Male USA 63 | Mary Female Canada 29 | James Male Australia 48 | Kate Female UK 38 |

Eliminar una fila también es sencillo: todo el bloque de datos se borra de una sola vez.

Ideal para OLTP

Las bases de datos por filas procesan operaciones de fila única con alta eficiencia. Están diseñadas para entornos de alta concurrencia y cuentan con índices robustos para garantizar un procesamiento transaccional rápido.

Desventajas

Agregación de datos lenta

Las bases de datos por filas no son eficientes para la agregación: hay que cargar todos los datos de cada fila antes de extraer la información relevante.

Por ejemplo, para calcular la edad promedio de los clientes masculinos en la tabla "Top Customers", una base de datos por filas cargaría primero todos los registros y luego extraería la información relevante.

Compresión limitada

Los mecanismos de compresión son menos eficientes en las bases de datos por filas, porque comprimen simultáneamente múltiples filas con distintos tipos de datos. Esto dificulta el manejo de grandes volúmenes.

Mayor consumo de espacio de almacenamiento

Al no poder comprimirse de manera eficiente, las bases de datos por filas requieren más espacio de almacenamiento que las columnares. A eso se suman los múltiples índices, que incrementan aún más el espacio necesario.

Base de datos columnar

Una base de datos columnar almacena todos los datos de cada columna en un único bloque. Es como una partición vertical, a diferencia de la partición horizontal del almacén por filas.

Por ejemplo, una base de datos columnar almacenaría los datos de "Top Customers" así:

John Mary James | Male Female Male | USA Canada Australia | 63 29 48

‍

Organizar los datos de esta manera facilita la agregación y los cálculos. Para calcular la edad promedio de este grupo, basta con operar directamente sobre ese bloque específico. Por eso, los almacenes columnares son ideales para el procesamiento analítico en línea (OLAP).

Ventajas

La mejor opción para OLAP

Las bases de datos columnares tienen una ventaja clara sobre las que usan almacenamiento por filas: el rendimiento en consultas analíticas es significativamente más rápido. Solo se accede a los datos necesarios para calcular el resultado de la consulta.

La mayoría de las bases de datos relacionales modernas para analytics e informes —como Amazon Redshift, SAP HANA, Oracle, Microsoft y Actian Vector— usan almacenamiento columnar. Si necesitas una solución de alto rendimiento para generar reportes con herramientas SQL, una base de datos columnar es la elección correcta.

Agregación de datos más rápida

La agregación de datos es más rápida en bases de datos columnares porque cada bloque contiene todos los valores de un campo específico. Las aplicaciones analíticas agregan grandes volúmenes de datos de múltiples columnas sin necesidad de recorrer toda la tabla. La velocidad de agregación es crítica en cargas de trabajo analíticas con consultas complejas.

Alta velocidad de compresión

En una base de datos columnar, cada columna tiene tipos de datos uniformes, lo que hace que los algoritmos de compresión sean mucho más eficientes. Cada columna se comprime como un único archivo, lo que permite a analistas e ingenieros de datos procesar grandes volúmenes con rapidez.

Menor uso de espacio de almacenamiento

Una mejor compresión reduce el espacio en disco que ocupan los datos. Las organizaciones almacenan, agregan y operan sobre múltiples conjuntos de datos sin invertir en almacenamiento adicional.

Desventajas

Modificación de datos más lenta

Las operaciones de fila única son menos eficientes en bases de datos columnares, y las modificaciones son más lentas que en las bases de datos por filas. Las bases de datos columnares están optimizadas para procesar inserciones, actualizaciones y eliminaciones como operaciones por lotes.

Por ejemplo, al agregar una fila nueva, cada valor debe insertarse en el bloque correcto de la base de datos. Esta operación se vuelve compleja cuando hay muchas columnas.

Diferencias clave: base de datos columnar vs. por filas

A continuación, un resumen comparativo entre base de datos por filas y base de datos columnar:

‍

‍

Por qué las bases de datos columnares son superiores para analytics

Desde una perspectiva analítica, las bases de datos columnares superan claramente a las de filas. Hay tres razones.

Velocidad de compresión

Como vimos, la compresión es significativamente más rápida en una base de datos columnar que en una por filas.

Esto es crítico para las consultas analíticas: permite que analistas y herramientas de business intelligence procesen grandes volúmenes de datos y obtengan insights con rapidez.

Acceso simplificado a los datos

Las aplicaciones analíticas generalmente necesitan datos de múltiples columnas, y las organizaciones suelen tener tablas con cientos o miles de ellas. Una consulta en una base de datos por filas requiere cargar todos esos datos antes de encontrar la respuesta. Los datos suelen cambiar más rápido de lo que tarda ese proceso. Una base de datos columnar permite acceder directamente a los datos relevantes y resolver consultas con agilidad.

Almacenamiento más eficiente

Los mecanismos de compresión son más eficientes en las bases de datos columnares, lo que se traduce en un almacenamiento más denso. Con el mismo espacio en disco, una base de datos columnar almacena significativamente más datos que una por filas.

Las bases de datos columnares también permiten ordenar los datos de distintas maneras. Las columnas ordenadas y las proyecciones aumentan la tolerancia a errores al almacenar los datos en múltiples copias.

Costo vs. rendimiento

Los usuarios finales siempre buscan el mejor rendimiento y datos actualizados; la dirección, el menor costo. Encontrar ese equilibrio no es sencillo.

Si el costo no fuera un factor, la solución sería implementar el sistema OLTP más potente del mercado —como Oracle Exadata— con optimizaciones columnares para lograr transacciones rápidas y consultas de alto rendimiento en una sola base de datos. En la práctica, la mayoría de las organizaciones considera alternativas como Amazon Redshift para equilibrar rendimiento y costo.

Replicación heterogénea

Mantener otra base de datos sincronizada se logra con la replicación de datos en tiempo real. La mayoría de las soluciones de replicación realiza una captura eficiente de datos de cambios (CDC) basada en logs sobre las bases de datos OLTP de origen, y reproduce las operaciones mediante sentencias SQL en el sistema de destino.

En una base de datos columnar, las optimizaciones de rendimiento garantizan que el sistema se mantenga actualizado en tiempo real o casi en tiempo real, incluso con altos volúmenes de transacciones en la fuente.

ELT para bases de datos columnares

El proceso ELT (Extract, Load, Transform) extrae datos de las fuentes y los carga en el almacenamiento. Luego, analistas e ingenieros aplican transformaciones para obtener datos listos para el análisis.

‍

Un flujo de trabajo ELT es ideal para los data pipelines que usan bases de datos columnares, como un cloud data warehouse. ELT permite un acceso más rápido a los datos, automatiza los data pipelines, reduce costos frente a los pipelines ETL y aprovecha las capacidades nativas de los cloud data warehouses.

Plataformas como Fivetran automatizan la creación de data pipelines ELT y están listas para escalar. Sus conectores integran bases de datos columnares como Amazon Redshift directamente en tu pipeline. Los pipelines ELT son la mejor opción para las organizaciones modernas que necesitan datos de múltiples fuentes con rapidez.

Conclusión

Las bases de datos por filas y las columnares tienen propósitos específicos. Pero las necesidades del negocio actual exigen velocidad. Un almacenamiento ineficiente genera análisis más lentos y frena los insights, la innovación y el crecimiento.

Las bases de datos columnares son el estándar para aplicaciones OLAP y resuelven consultas con mayor velocidad. Las empresas combinan almacenes por filas y columnares para distintos tipos de consultas, y tu data pipeline debe soportar ambos. Un pipeline ELT es la mejor opción: transfiere datos con rapidez, soporta transformaciones personalizadas y potencia el analytics.