레코드를 행으로 저장하는 데이터베이스에 익숙할 수 있습니다. 그러나 열 데이터베이스는 데이터를 열에 저장합니다. 열 데이터베이스는 비정형 데이터 를 저장하는 NoSQL 데이터베이스의 한 형태입니다. 기존의 체계적인 행 기반 데이터베이스보다 더 빠르게 데이터를 검색할 수 있습니다. 데이터를 열에 저장하는 데이터베이스는 훨씬 더 빠른 읽기를 가능하게 하지만 쓰기 트랜잭션의 성능을 저하시킵니다. 데이터는 행이 아닌 열별로 그룹화되어 저장되기 때문에 읽기 성능이 향상됩니다.
컬럼 데이터베이스란?
쿼리 속도를 높이기 위해 열 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열에 저장합니다. 이러한 현대적 데이터베이스는 “컬럼 지향적” 또는 “와이드컬럼” 스토어라고도 합니다. 기업이 저장되는 데이터의 양을 늘리면 테라바이트(또는 그 이상)에 달하는 데이터 스토리지를 검색해야 할 수 있습니다. 컬럼 데이터베이스는 쿼리 처리를 가속화하며 머신러닝 분석을 위한 빅데이터 또는 쿼리에 자주 사용됩니다.
컬럼 데이터베이스의 주요 기능
향상된 쿼리 성능은 컬럼 데이터베이스의 주요 장점 중 하나이지만, 몇 가지 다른 장점이 있습니다. 행 기반 데이터베이스에서 컬럼 데이터베이스로 전환하면 다음과 같은 혜택을 누릴 수 있습니다.
- 데이터 압축: 고급 데이터 압축은 스토리지 요구 사항을 줄여 디스크에서 데이터를 찾는 데 걸리는 시간을 줄여줍니다. 검색 시간과 성능 업그레이드가 빠를수록 일반적인 계산 속도가 빨라집니다(예: MIN 또는 SUM).
- 더 빠른 분석 속도: 머신러닝 및 분석 소프트웨어는 방대한 양의 데이터를 필요로 하기 때문에, 컬럼 데이터베이스는 대규모 데이터 세트의 쿼리 처리를 가속화합니다.
- 셀프인덱싱: 기존 데이터베이스에서 수동 인덱스에 사용되는 관리자는 컬럼 데이터베이스가 자체 인덱스를 제공하는 기능을 높이 평가하며, 이는 데이터에 필요한 스토리지 공간을 줄여줍니다.
- 벡터화: 컬럼 데이터베이스는 표준 행 기반 데이터베이스보다 고급 분석 및 수학적 기능을 위해 여러 데이터 포인트를 훨씬 빠르게 처리합니다.
- NULL 제거: 스토리지 공간을 차지하는 NULL 값을 저장하는 대신, 열 데이터베이스는 누락 또는 NULL 값을 저장하지 않습니다.
컬럼 데이터베이스 활용 사례
컬럼 데이터베이스는 결과에 몇 개의 열만 필요한 데이터 쿼리에 가장 유용합니다. 기존 관계형 데이터베이스에는 단일 행에 여러 개의 열을 가질 수 있는 테이블이 있지만, 열 데이터베이스는 열을 기반으로 데이터를 그룹화합니다. 사용자에게 결과를 표시하는 데 몇 개의 열만 있으면 되는 쿼리가 있는 경우, 열 데이터베이스는 애플리케이션의 성능을 향상시킵니다.
열 데이터베이스의 몇 가지 사용 사례:
- 비즈니스 분석: 많은 비즈니스 지표의 경우 성공을 요약하기 위해 몇 가지 열이 필요합니다. 컬럼 데이터베이스는 이러한 몇 개의 열을 기반으로 분석 및 머신러닝 예측을 더 잘 표시할 수 있습니다. 예를 들어, 제품의 총 매출을 기반으로 한 분석은 컬럼 데이터베이스 스토리지에 매우 적합할 수 있습니다.
- 보안 또는 애플리케이션 모니터링: 애플리케이션 이벤트(예: 인증 오류 또는 응답 시간)에서 수집된 데이터는 컬럼 데이터베이스에 저장되어 성능을 개선하고 지속적인 사이버 공격을 저지하기 위한 분석에 사용될 수 있습니다.
- IoT: 창고 기계 또는 의료 모니터링용 IoT 센서는 데이터를 수집하여 특정 컬럼에 저장한 후 기계 또는 인간의 생물 활동에서 이상을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.
행 기반 데이터베이스와의 비교
열 기반 데이터베이스와 행 기반 데이터베이스의 주요 차이점은 백엔드 스토리지 기능입니다. 열 데이터베이스는 열 데이터를 그룹화하므로 쿼리는 검색해야 하는 각 열에 대해 전체 행을 찾을 필요가 없습니다. 그 대신, 더 빠른 검색을 위해 열이 함께 그룹화됩니다.
행 기반 데이터베이스는 인덱스를 사용하여 전체 행의 스토리지를 그룹화하므로 트랜잭션 쿼리가 있을 때 유용합니다. 예를 들어, 사용자가 최근 구매를 검색하는 사이트를 호스팅하는 경우, 관계형 데이터베이스는 더 나은 성능 및 개발 전략을 제공합니다. 컬럼 기반 데이터베이스는 빅데이터 및 분석에 더 적합합니다. 수백만 개의 레코드를 검색하여 구매를 찾고 머신러닝 알고리즘에 결과를 피드해야 하는 경우, 컬럼 기반 데이터베이스가 더 좋습니다.
인기 있는 컬럼 데이터베이스 솔루션
개발 솔루션에는 몇 가지 인기 있는 컬럼 데이터베이스가 있습니다. 각각의 장점과 단점이 있습니다. 다음은 고려해야 할 몇 가지 사항입니다.
- Snowflake Snowflake는 대규모 데이터 웨어하우스 인프라로 인기가 높습니다. 여러 데이터 소스를 결합하여 한 곳에서 쿼리 엔진을 제공할 수 있습니다. Snowflake는 머신러닝 및 분석에 주로 사용되지만, 실시간 출력에 적합한 지속적인 데이터 수집 기능인 Snowpipe로 유명합니다.
- MariaDB: MariaDB는 MySQL 의 좀 더 확장 가능한 버전이므로, 현재 인프라가 MySQL 과 함께 작동할 때 자주 사용됩니다. MySQL에 익숙한 관리자는 확장된 JSON 쿼리 지원을 높이 평가하며 MariaDB는 최대 200,000개의 동시 연결을 지원합니다. MariaDB는 XtraDB, Aria, InnoDB, MariaDB ColumnStore, Memory, Cassandra 및 Connect를 포함한 더 많은 확장 스토리지 엔진을 사용합니다. 대용량 연결이 가능하고 빠른 실시간 결과가 필요한 경우 MariaDB를 사용하십시오.
- 레드시프트: Redshift는 Amazon 솔루션으로, 조직이 AWS 인프라를 보유하고 있을 때 자주 사용됩니다. 머신러닝, 예측, 재무 예측 및 분석을 위한 사용자 대시보드를 위해 Redshift와 데이터를 공유해야 하는 AWS 클라우드 데이터베이스와 협력하는 기업에게 유용합니다.
- 빅쿼리 : Google 클라우드 플랫폼(GCP) 사용자를 위해 Google은 BigQuery를 제공합니다. Redshift와 마찬가지로 Google 플랫폼에 이미 저장된 데이터가 있는 관리자는 BigQuery를 활용하고 GCP의 데이터를 사용하여 머신러닝 알고리즘에 공급되는 데이터 사일로를 구축할 수 있습니다. 비즈니스 인텔리전스와 분석은 BigQuery와 함께 주로 사용됩니다.
- Vertica Hadoop 솔루션 통합을 목표로 하는 관리자들은 Vertica가 여기에 나열된 다른 컬럼 데이터베이스보다 훨씬 더 편리하다는 것을 알게 될 것입니다. 또한 Vertica는 온프레미스에 배포하려는 경우에도 유용합니다.
- SAP HANA: SAP HANA Cloud는 SAP HANA DPaaS(서비스형 데이터베이스 플랫폼)를 제공하며, SAP는 ERP 기술을 위해 자체 데이터베이스와 함께 작동합니다. 자바스크립트 솔루션을 구축하는 개발자는 ERP 프로젝트를 지원하기 위해 HTML5가 포함된 SAP HANA 자바스크립트 프레임워크를 좋아할 수 있습니다.
- 코스모스 DB : Cosmos DB는 Microsoft Azure 솔루션이므로 관리자가 이미 Azure 클라우드 서비스를 보유하고 있을 때 사용됩니다. Microsoft 환경에서 일반적으로 사용되지만 예측 및 실시간 분석이 필요한 IoT 데이터 수집, 소매 및 마케팅, 게임 및 소셜 애플리케이션에 유용합니다.
결론
관계형 데이터베이스의 열 몇 개를 기반으로 한 대용량 데이터 세트가 있는 경우, 열 데이터베이스로 전환하여 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 데이터베이스는 분석, 실시간 애플리케이션, 머신러닝, 예측 분석 및 기타 빅데이터 애플리케이션에 적합합니다. 대부분의 컬럼 데이터베이스는 수십 테라바이트의 스토리지 요구 사항을 가진 빅데이터와 함께 작동합니다. 퓨어스토리지는 컬럼 데이터베이스에 수집 및 저장할 수 있는 빅데이터를 저장하는 솔루션을 제공합니다.
