Почему хранилище данных, ориентированное на столбцы, делает доступ к данным на дисках быстрее, чем хранилище данных, ориентированное на строки?
Почему хранилище данных, ориентированное на столбцы, делает доступ к данным на дисках быстрее, чем хранилище данных, ориентированное на строки?
Anonim

Столбец ориентированный базы данных (также известные как столбчатые базы данных) находятся больше подходит для аналитических рабочих нагрузок, потому что данные формат ( столбец формат) поддается Быстрее обработка запросов - сканирование, агрегирование и т. д. С другой стороны, ориентированный на ряд базы данных хранят один ряд (и все его столбцы ) непрерывно.

Также нужно знать, почему базы данных, ориентированные на столбцы, быстрее?

Столбчатый база данных является Быстрее и более эффективен, чем традиционный база данных потому что хранилище данных столбцы а не рядами. Колонно-ориентированные базы данных имеют Быстрее производительность запроса, потому что столбец конструкция позволяет хранить данные ближе друг к другу, что сокращает время поиска.

Можно также спросить, в чем разница между базой данных, ориентированной на столбцы, и базой данных, ориентированной на строки? Строковые базы данных находятся базы данных которые организуют данные по записям, сохраняя все связанные данные с записывать рядом друг с другом в объем памяти. Колонно-ориентированные базы данных находятся базы данных которые упорядочивают данные по полям, сохраняя все связанные данные с поля рядом друг с другом в объем памяти.

Также спросили, каковы основные преимущества хранения данных в колоночном хранилище?

Во-первых, давайте откроем для себя некоторые ключевые преимущества столбцовых баз данных:

  • Высокая производительность по запросам агрегирования (например, COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
  • Высокоэффективное сжатие и / или разделение данных.
  • Настоящая масштабируемость и быстрая загрузка данных для больших данных.
  • Доступно многим 3rd инструменты аналитики party BI.

Для чего нужны колоночные базы данных?

Обобщить, столбчатые базы данных находятся хорош для : Запросы, содержащие всего несколько столбцов. Запросы агрегирования для огромных объемов данных. Сжатие по столбцам.

Рекомендуемые: