Es posible que esté familiarizado con las bases de datos que almacenan registros en filas. Sin embargo, una base de datos columnar almacena los datos en columnas. Una base de datos columnar es una forma de base de datos NoSQL que almacena datos no estructurados. Puede recuperar datos más rápidamente que una base de datos tradicional basada en filas estructurada. Las bases de datos que almacenan datos en columnas permiten lecturas mucho más rápidas, pero sacrifican el rendimiento en las transacciones de escritura. El rendimiento de lectura mejora porque los datos se almacenan agrupados por columna en lugar de por filas.
¿Qué es una base de datos Columnar?
Para acelerar las consultas, una base de datos columnar almacena los datos en columnas en lugar de en filas. Estas bases de datos modernas también se denominan a veces almacenes «orientados a columnas» o «de columna ancha». A medida que las empresas aumentan la cantidad de datos almacenados, pueden alcanzar terabytes (o más) de almacenamiento de datos que deben recuperarse. Las bases de datos columnas aceleran el procesamiento de las consultas y a menudo se utilizan para macrodatos o consultas para analíticas de aprendizaje automático.
Características clave de las bases de datos Columnares
El rendimiento mejorado de las consultas es una ventaja clave de las bases de datos columnares, pero tienen otras ventajas. Estas son algunas razones por las que se beneficiaría de pasar de las bases de datos basadas en filas a las bases de datos columnares:
- Compresión de datos: La compresión avanzada de datos reduce la cantidad de requisitos de almacenamiento, lo que también requiere menos tiempo de búsqueda para encontrar los datos en el disco. Los tiempos de búsqueda más rápidos y las actualizaciones del rendimiento aceleran los cálculos comunes (por ejemplo, MIN o SUM).
- Velocidad de análisis más rápida: El software de aprendizaje automático y análisis requiere cantidades enormes de datos, por lo que una base de datos columnar acelera estas aplicaciones con un procesamiento de consultas más rápido de grandes conjuntos de datos.
- La autoindexación: Los administradores que solían realizar índices manuales en las bases de datos tradicionales apreciarán la capacidad de autoindexación de la base de datos columnar, lo que también reduce la cantidad de espacio de almacenamiento necesario para los datos.
- Vectorización: Las bases de datos Columnar manejan múltiples puntos de datos para realizar análisis avanzados y funciones matemáticas mucho más rápidamente que las bases de datos estándar basadas en filas.
- Eliminación de NULL: En lugar de almacenar valores nulos, que ocupan espacio de almacenamiento, las bases de datos columnares no almacenan valores ausentes o nulos.
Casos de uso de las bases de datos Columnares
Las bases de datos columnas son más beneficiosas para las consultas de datos, en las que solo se necesitan unas pocas columnas para obtener resultados. Las bases de datos relacionales tradicionales tienen tablas que pueden tener varias columnas para una sola fila, pero las bases de datos columnares agrupan los datos basándose en columnas. Si tiene una consulta que solo necesita unas pocas columnas para mostrar los resultados a los usuarios, una base de datos columnar mejorará el rendimiento de sus aplicaciones.
Algunos casos de uso de las bases de datos columnares:
- Analíticas empresariales: Para muchas métricas empresariales, necesita unas pocas columnas para resumir el éxito. Una base de datos columnar puede mostrar mejor las predicciones de análisis y aprendizaje automático basadas en estas pocas columnas. Por ejemplo, los análisis basados en las ventas totales de un producto pueden ser adecuados para el almacenamiento de bases de datos columnares.
- Supervisión de la seguridad o las aplicaciones: Los datos recopilados a partir de los eventos de la aplicación (por ejemplo, errores de autenticación o tiempos de respuesta) pueden almacenarse en una base de datos columnar y usarse en analíticas para mejorar el rendimiento y detener cualquier ciberataque en curso.
- IoT: los sensores de IoT para la maquinaria de almacén o la supervisión sanitaria recogen datos y los almacenan en columnas específicas, que luego pueden usarse para detectar anomalías en la maquinaria o la bioactividad humana.
Comparación con bases de datos basadas en filas
La principal diferencia entre una base de datos basada en columnas y una base de datos basada en filas es la funcionalidad de almacenamiento back-end. Una base de datos columnar agrupa los datos de las columnas, por lo que las consultas no tienen que buscar filas completas para cada columna que hay que recuperar. En lugar de ello, las columnas se agrupan para una recuperación más rápida.
Las bases de datos basadas en filas agrupan el almacenamiento de filas completas usando índices, por lo que son beneficiosas cuando tiene consultas transaccionales. Por ejemplo, si aloja un sitio en el que los usuarios buscan sus compras recientes, una base de datos relacional ofrece mejores estrategias de rendimiento y desarrollo. Las bases de datos basadas en columnas son más adecuadas para los macrodatos y las analíticas. Si necesita buscar millones de registros para encontrar compras y enviar resultados a algoritmos de aprendizaje automático, una base de datos basada en columnas sería mejor.
Soluciones populares de bases de datos columnas
Hay varias bases de datos columnares populares disponibles para sus soluciones de desarrollo. Cada uno tiene sus propias ventajas y desventajas. Estos son algunos que hay que tener en cuenta:
- Snowflake Snowflake es popular entre las infraestructuras de grandes almacenes de datos. Puede combinar múltiples fuentes de datos para proporcionar un motor de consultas desde una ubicación. Snowflake se utiliza principalmente para el aprendizaje automático y los análisis, pero es conocido por Snowpipe, que es una función de ingestión continua de datos excelente para la producción en tiempo real.
- MariaDB MariaDB es una versión modificada y más escalable de MySQL, por lo que a menudo se utiliza cuando la infraestructura actual funciona con MySQL . Los administradores familiarizados con MySQL apreciarán el soporte ampliado de consultas JSON y MariaDB admite hasta 200 000 conexiones simultáneas. MariaDB utiliza motores de almacenamiento más extendidos, incluidos XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra y Connect. Utilice MariaDB cuando tenga conexiones de gran volumen y necesite unos resultados rápidos en tiempo real.
- Redshift: Redshift es una solución de Amazon, por lo que a menudo se utiliza cuando una organización tiene una infraestructura de AWS. Es beneficioso para las empresas que trabajan con bases de datos en la nube de AWS que necesitan compartir datos con Redshift para el aprendizaje automático, las previsiones, las predicciones financieras y los paneles de usuario para las analíticas.
- BigQuery: Para los usuarios de Google Cloud Platform (GCP), Google ofrece BigQuery. Al igual que Redshift, los administradores con datos ya almacenados en la plataforma de Google pueden aprovechar BigQuery y usar los datos en GCP para crear un silo de datos alimentados a algoritmos de aprendizaje automático. La inteligencia empresarial y los análisis se utilizan comúnmente con BigQuery.
- Vertica Los administradores con el objetivo de integrar las soluciones Hadoop pueden descubrir que Vertica es mucho más conveniente que las otras bases de datos columnares que se enumeran aquí. Vertica también es beneficiosa si quiere desplegarla localmente.
- SAP HANA: SAP HANA Cloud ofrece SAP HANA DPaaS (plataforma de base de datos como servicio) y SAP trabaja con su propia base de datos para su tecnología ERP. Los desarrolladores que crean soluciones JavaScript pueden apreciar el marco JavaScript de SAP HANA con HTML5 para soportar sus proyectos ERP.
- Cosmos DB: Cosmos DB es una solución de Microsoft Azure, por lo que se utiliza cuando los administradores ya tienen servicios de nube de Azure. Se utiliza comúnmente en entornos de Microsoft, pero es beneficioso para la recogida de datos del IoT, el comercio minorista y el marketing, los juegos y las aplicaciones sociales que necesitan predicciones y analíticas en tiempo real.
Conclusión
Si tiene grandes conjuntos de datos basados en unas pocas columnas de una base de datos relacional, podría mejorar el rendimiento cambiando a una base de datos columnar. Estas bases de datos son perfectas para analíticas, aplicaciones en tiempo real, aprendizaje automático, análisis predictivos y otras aplicaciones de macrodatos. La mayoría de las bases de datos columnares funcionan con macrodatos con terabytes de requisitos de almacenamiento. Pure Storage proporciona soluciones para almacenar sus macrodatos que pueden introducirse y almacenarse en su base de datos columnar.
