Столбчатая модель данных NoSQL

Столбчатая модель данных NoSQL важна. Базы данных NoSQL отличаются от баз данных SQL. Это связано с тем, что в нем используется модель данных, структура которой отличается от использовавшейся ранее табличной модели строк и столбцов, используемой в системах управления реляционными базами данных (RDBMS). Базы данных NoSQL представляют собой гибкую модель схемы, предназначенную для горизонтального масштабирования на многих серверах и используемую в больших объемах данных.

Столбчатая модель данных NoSQL:

По сути, реляционная база данных хранит данные в строках, а также считывает данные по строкам, хранилище столбцов организовано как набор столбцов. Поэтому, если кто-то хочет запустить аналитику для небольшого количества столбцов, можно прочитать эти столбцы напрямую, не занимая память нежелательными данными. Столбцы каким-то образом имеют один и тот же тип и выигрывают от более эффективного сжатия, что делает чтение быстрее, чем раньше. Примеры столбчатой модели данных: Cassandra и Apache Hadoop Hbase.

Работа столбцовой модели данных:

В столбцовой модели данных информация упорядочивается не в строки, а в столбцы. Это заставляет их функционировать так же, как таблицы работают в реляционных базах данных. Очевидно, что этот тип модели данных гораздо более гибкий, потому что это тип базы данных NoSQL. Пример ниже поможет понять модель данных Columnar:

Таблица, ориентированная на строки:

Столбец – Ориентированная таблица:

Столбчатая модель данных использует концепцию пространства ключей, похожую на схему в реляционных моделях.

Преимущества столбчатой модели данных:

• Хорошо структурированные: поскольку эти модели данных хорошо сжимаются, они очень структурированы или хорошо организованы с точки зрения хранения.
• Гибкость: большая гибкость, поскольку столбцы не обязательно должны быть похожи друг на друга, что означает, что можно добавлять новые и разные столбцы, не нарушая работу всей базы данных.
• Запросы агрегации выполняются быстро. Самое главное, что запросы агрегации выполняются довольно быстро, поскольку большая часть информации хранится в столбце. Примером может служить суммирование общего числа студентов, зачисленных за один год.
• Масштабируемость: его можно распределить по большим кластерам машин, число которых может исчисляться тысячами.
• Время загрузки: поскольку можно легко загрузить таблицу строк за несколько секунд, время загрузки почти превосходно.

Недостатки колоночной модели данных:

• Разработка схемы индексации. Разработка эффективной и работающей схемы слишком сложна и требует очень много времени.
• Неоптимальная загрузка данных: добавочная загрузка данных неоптимальна, и ее следует избегать, но для некоторых пользователей это может не быть проблемой.
• Уязвимости безопасности: если безопасность является одним из приоритетов, то необходимо знать, что в столбцовой модели данных отсутствуют встроенные функции безопасности, в этом случае необходимо изучить реляционные базы данных.
• Онлайн-обработка транзакций (OLTP). Приложения онлайн-обработки транзакций (OLTP) также несовместимы с моделями столбцовых данных из-за способа хранения данных.

Применение столбчатой модели данных:

• Столбчатая модель данных очень часто используется на различных платформах для ведения блогов.
• Он используется в системах управления контентом, таких как WordPress, Joomla и т. д.
• Он используется в системах, поддерживающих счетчики.
• Он используется в системах, которые требуют больших запросов на запись.
• Он используется в Службах, срок использования которых истекает.