Plusy i minusy kolumnowych baz danych

Bazy danych NoSQL to doskonały wybór dla wielu nowoczesnych aplikacji, ale przed dokonaniem zmiany należy wziąć pod uwagę kilka kluczowych kwestii. Jednym z ważnych czynników jest to, czy potrzebujesz relacyjnej bazy danych, czy nie. Jeśli tak, kolumnowa baza danych może nie być właściwym wyborem. Kolumnowe bazy danych dobrze nadają się do aplikacji, które muszą szybko analizować duże ilości danych. Są również dobrym wyborem dla aplikacji, które nie potrzebują pełnego modelu relacyjnego i mogą sobie poradzić z prostszym modelem danych. Kolumnowe bazy danych mają jednak kilka wad. Mogą być trudniejsze w użyciu niż relacyjne bazy danych i mogą nie obsługiwać wszystkich potrzebnych funkcji. Przed podjęciem decyzji, czy kolumnowa baza danych jest odpowiednia dla Twojej aplikacji, upewnij się, że rozumiesz zalety i wady.

Kolumnowa baza danych organizuje i przechowuje dane według kolumn, a nie wierszy. Wykorzystują funkcje i operacje agregujące do optymalizacji kolumn danych. Kolumny bazy danych są skalowalne i dobrze się kompresują w porównaniu z innymi typami baz danych. W kolumnowej bazie danych każdy wiersz danych jest podzielony na wiele kolumn liczbą kolumn. Kolumnowe bazy danych doskonale nadają się do przetwarzania dużych zbiorów danych, analizy biznesowej (BI) i analiz. Operacje na wierszach mają znacznie wolniejszy czas niż operacje na kolumnach. Rekordy IoT mogą zawierać tylko niewielką liczbę elementów danych, ponieważ nowe rekordy napływają w spójnym strumieniu. Big data może zmienić sposób działania operacyjnych systemów bazodanowych.

Dwa typy baz danych, wierszowe i kolumnowe, mogą ładować dane i wykonywać zapytania przy użyciu tradycyjnych języków zapytań do baz danych, takich jak SQL. W wielu przypadkach szkielety baz danych, takie jak wierszowe i kolumnowe bazy danych, mogą służyć jako silnik do typowego wyodrębniania, przekształcania, ładowania i tworzenia narzędzi danych.

Kolumnowa baza danych, rodzaj systemu zarządzania bazą danych (DBMS), to taka, która przechowuje dane w kolumnach, a nie w wierszach. Aby przyspieszyć zwrot zapytania, kolumny w kolumnowej bazie danych mogą być wydajnie zapisywane i odczytywane z i na dysku twardym.

Dzisiaj przyjrzymy się, jak działają kolumny w kolumnowej bazie danych i porównamy je z bardziej tradycyjną bazą danych zorientowaną na wiersze (np. MySQL). W tym artykule omówimy, czym jest kolumnowa baza danych, a także jej zalety i wady.

Jakie są przykłady bazy danych NoSQL? Microsoft SQL Server to system zarządzania relacyjną bazą danych stworzony przez firmę Microsoft.

Czy Mongodb jest kolumnową bazą danych?

Mongodb nie jest kolumnową bazą danych.

Staje się coraz bardziej popularny, ponieważ zapewnia lepszą wydajność zapytań w zapytaniach analitycznych. Dane w kolumnowych bazach danych są przechowywane wydajniej niż w magazynach danych opartych na bazach danych, ponieważ dane są przechowywane w kolumnach. Zapytania analityczne wykonywane na kolumnowych bazach danych mają większą przewagę wydajności. W porównaniu z pamięcią masową zorientowaną na wiersze pamięć kolumnowa jest znacznie bardziej wydajna pod względem przestrzeni dyskowej i wydajności zapytań. Ponieważ dane są przechowywane w sposób kolumnowy, można je łatwiej odczytywać i zapisywać.

Czym są bazy danych Nosql?

Bazy danych NoSQL to bazy danych, które nie korzystają z tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych. Zamiast tego używają różnych modeli, w tym dokumentów, wykresów, par klucz-wartość i kolumn. Bazy danych NoSQL są często lepiej przystosowane do obsługi dużych ilości danych, które nie są dobrze przystosowane do modelu relacyjnego.

System NoSQL to rodzaj bazy danych, która nie jest oparta na języku SQL. Model danych używany przez zespół zajmujący się modelowaniem danych różni się od tradycyjnego modelu tabeli wierszowo-kolumnowej używanego w systemach zarządzania relacyjnymi bazami danych. Bazy danych NoSQL, oprócz tego, że różnią się od siebie, są również bardzo różne. Bazy danych dokumentów są zwykle implementowane z architekturą skalowalną w poziomie dla najpopularniejszych typów dokumentów. Platformy e-commerce, platformy handlowe i tworzenie aplikacji mobilnych to przykłady korzyści, jakie te platformy mogą przynieść firmie. Głównym celem porównania MongoDB i Postgres jest szczegółowe porównanie wiodących baz danych NoSQL. Zdolność kolumnowej bazy danych do agregowania wartości pojedynczej kolumny jest idealna do szybkiego analizowania określonej kolumny.

Ponieważ sposób, w jaki dane są zapisywane, utrudnia zachowanie spójności, muszą one polegać na różnych źródłach. Bazy danych Graph są zoptymalizowane pod kątem przechwytywania i wyszukiwania połączeń między elementami danych w celu ich przechwytywania i wyszukiwania. Narzut związany z ŁĄCZENIEM wielu tabel w SQL jest eliminowany przy użyciu tych metod.

MongoDB zazwyczaj przechowuje dokumenty w kolekcji znanej jako kolekcja. Jest to zbiór dokumentów połączonych ze sobą pewnym aspektem. Dane w kolekcjach są zwykle używane przez wiele aplikacji do przechowywania danych.
Dane MongoDB są przechowywane w B-drzewie, co oznacza, że ​​są zorganizowane jako zasobnik lub poziom. Zasobnik to zbiór danych, do których przeglądarka często uzyskuje dostęp. Poziom jest większy, ponieważ jest w nim więcej wiader. Dane w drzewie aB można sortować rosnąco według klucza.
Ponieważ MongoDB jest tak prosty w skalowaniu, jest fantastyczną platformą do skalowania. Jeśli w klastrze wystąpi wzrost obciążenia, może być konieczne dodanie większej liczby serwerów. Ponadto MongoDB można łączyć w klastry w celu dostarczania danych HA (wysokiej dostępności).

Dlaczego bazy danych Nosql zyskują popularność

Pomimo tego, że bazy danych NoSQL w wielu przypadkach stają się coraz bardziej popularne, nadal stanowią alternatywę dla relacyjnych baz danych. Szczególnie atrakcyjne są dla nich dane, których nie można przechowywać w relacyjnej bazie danych, takie jak duże wykresy lub dane, które regularnie się zmieniają.

Przykład kolumnowej bazy danych Nosql

Kolumnowa baza danych to system zarządzania bazą danych (DBMS), w którym dane są przechowywane w kolumnach, a nie w wierszach. Systemy zorientowane na kolumny są często szybsze w przypadku obciążeń analitycznych niż tradycyjne systemy zorientowane na wiersze.
Na przykład kolumnowa baza danych może przechowywać dane pracowników, a każda kolumna zawiera dane, takie jak identyfikator pracownika, nazwisko, stanowisko, wynagrodzenie itd. Baza danych zorientowana na wiersze przechowywałaby te same dane, a każdy wiersz zawierałby identyfikator pracownika, imię i nazwisko, stanowisko, wynagrodzenie i tak dalej.

NoSQL to ważny postęp w dziedzinie danych relacyjnych, ponieważ eliminuje potrzebę stosowania wysoce wyspecjalizowanych lub czasochłonnych systemów. Bazy danych NoSQL dokumentów, wykresów, kolumn i wierszy to cztery główne typy. Magazyny dokumentów zawierają zarówno złożone schematy danych, jak i asocjacyjne pary kluczy. Kolumny bazy danych organizują dane w kolumny i działają w taki sam sposób, jak relacyjne bazy danych. W kolumnowych bazach danych dostępna jest skalowalność siatki od poziomu do nieskończoności. Kompresja to metoda przechowywania, która jest dobrze wykonana, a magazyny kolumnowe zapewniają dużo miejsca do przechowywania. Szybkość wykonywania zapytań agregujących jest zwykle większa niż w przypadku relacyjnej bazy danych.

Ze względu na horyzontalną naturę projektowania danych aplikacji OLTP nie można używać w połączeniu z magazynami kolumnowymi. Magazyny kolumnowe , jako rozwiązanie, mają potencjał, aby być niezwykle potężnym, ale mają też potencjał, aby być bardzo ograniczony. Chociaż kolumny zapewniają mniej gwarancji spójności i izolacji niż wiersze, każdy wiersz musi być wielokrotnie przepisywany. Bazy danych NoSQL są bardziej podatne na ataki online ze względu na brak natywnych funkcji bezpieczeństwa. Jeśli cyberbezpieczeństwo jest dla Ciebie priorytetem, powinieneś użyć modelu relacyjnego lub zdefiniować swój schemat.

Baza danych Nosql

Baza danych NoSQL to nierelacyjna baza danych, która nie korzysta z tradycyjnego modelu relacyjnej bazy danych opartej na tabelach. Bazy danych NoSQL są często używane w przypadku dużych zbiorów danych i aplikacji internetowych działających w czasie rzeczywistym.

Baza danych Bazy danych NoSQL nie przechowują danych w tradycyjnych relacyjnych bazach danych . Najpopularniejsze są typy dokumentów, typy klucz-wartość, typy szerokich kolumn i typy wykresów. Koszt przechowywania danych drastycznie spadł w ostatnich latach, co zaowocowało rozwojem baz NoSQL. Mogą przechowywać dużą ilość nieustrukturyzowanych danych, umożliwiając programistom wybór aspektów danych, które chcą zapisać. Bazy danych dokumentów, bazy danych klucz-wartość, magazyny z szerokimi kolumnami i bazy danych wykresów to przykłady baz danych NoSQL. Ponieważ nie są wymagane łączenia, zapytania są wykonywane szybciej. Można wykorzystać przypadki użycia wymagające dużej ilości danych, takie jak analizy finansowe i odczyty IoT z inteligentnych kuwet dla kotów, podczas gdy mniej poważne aplikacje, takie jak zabawne i rozrywkowe przypadki użycia, takie jak inteligentne opakowania żywności, mogą być używane.

W tym samouczku omówimy, kiedy i dlaczego warto rozważyć bazy danych NoSQL. Ponadto przyjrzymy się niektórym z najczęstszych nieporozumień dotyczących baz danych NoSQL. Według DB-Engines, MongoDB jest najpopularniejszą bazą danych NoSQL na świecie. W tym samouczku dowiesz się, jak wysyłać zapytania do bazy danych MongoDB bez instalowania czegokolwiek na komputerze. Przykładem bazy danych MongoDB są klastry baz danych. Jak tylko masz klaster, Atlas zacznie przechowywać dane. Masz trzy opcje tworzenia bazy danych w Atlas Data Explorer, MongoDB Shell lub MongoDB Compass: ręczne lub automatyczne.

W takim przypadku zostanie zaimportowany przykładowy zestaw danych Atlas. Oprócz elastycznych modeli danych, skalowania w poziomie, błyskawicznych zapytań i łatwości użytkowania, bazy danych NoSQL mają wiele zalet. Eksploratora danych można używać do wstawiania nowych dokumentów, edytowania istniejących dokumentów i ich usuwania. Korzystanie ze struktury agregacji jest niezwykle potężnym narzędziem do analizy danych. Używanie wykresów do wizualizacji danych przechowywanych w Atlasie i Atlas Data Lake to najprostszy sposób, aby to zrobić.

Baza danych klucz-wartość jest najprostszym typem NoSQL, z wieloma tabelami zawierającymi klucze i wartości. Klucz jest wymagany tylko do dostępu do danych, co ułatwia odczyt i zapis. Jednak ten typ bazy danych nie jest odpowiedni dla dużych zbiorów danych, ponieważ każdy klucz w bazie danych musi być unikalny.
Dane są przechowywane w tabelach zawierających kolumny, które przechowują klucze i wartości kolumnowych baz danych. Ze względu na swoją wszechstronność baza danych oparta na kolumnach może przechowywać dane przez dłuższy czas niż baza danych bez kolumn.
Bazy danych dokumentów, w przeciwieństwie do baz kolumnowych, przechowują dane w tabelach z kolumnami przechowującymi klucze i wartości. Z drugiej strony bazy danych oparte na dokumentach przechowują dane w plikach, podobnie jak wiadomości e-mail. Ponieważ dokumenty są łatwe do odczytania i zrozumienia, dane można wyszukiwać i przeglądać w prosty sposób.
Baza danych oparta na wykresach jest podobna do bazy danych opartej na dokumentach, ponieważ dane są przechowywane w tabelach zawierających kolumny z kluczami i wartościami. Natomiast grafy, które są podobne do sieci pod względem przechowywania danych, są przechowywane w bazach danych opartych na grafach. Węzły danych można łączyć, a wzorce można łatwo identyfikować.

Typy baz danych Nosql na każdą potrzebę

Bazy danych dokumentów, takie jak MongoDB, doskonale nadają się do zastosowań wymagających przechowywania informacji w elastycznym i modułowym formacie. W MongoDB obsługiwane są formaty JSON, text i BSON. To sprawia, że ​​jest to doskonały wybór dla aplikacji takich jak blogi i strony wiki, które przechowują duże ilości nieustrukturyzowanych danych.
Cassandra i inne bazy danych oparte na kolumnach to doskonałe opcje dla aplikacji, które muszą przechowywać duże ilości danych w formacie kolumnowym. Formaty danych, takie jak własny format binarny Avro i Cassandry, mogą być używane oprócz pamięci tekstowej w HBase. Ponieważ ma możliwość przechowywania danych, które nie mieszczą się w relacyjnej bazie danych, doskonale nadaje się do zastosowań wymagających dużej ilości danych.
DynamoDB i inne bazy danych typu klucz-wartość są dobrze dopasowane do aplikacji, które zazwyczaj przechowują małe lub średnie ilości danych. Na przykład DynamoDB obsługuje formaty danych JSON i binarne. To sprawia, że ​​jest to doskonały wybór dla aplikacji, które przechowują dane, które są zbyt małe dla tabeli relacyjnej i często używane, ale nie wymagają określonego formatu, a także dla aplikacji, które muszą przechowywać dane, które są często używane, ale nie wymagają określonego formatu. format.
Doskonale nadaje się do aplikacji wymagających integracji elementów danych przechowywanych w bazach danych grafów, takich jak Neo4j. Na przykład formaty danych, takie jak JSON, Atom i Graph, mogą być używane w bazach danych wykresów. Jest idealny dla aplikacji, które muszą przechowywać dane, które są zbyt złożone, aby można je było przechowywać w relacyjnej bazie danych, lub które przechowują dane, do których często uzyskuje się dostęp, ale nie muszą być przechowywane w określonym formacie.

Kolumnowa baza danych typu open source

Kolumnowa baza danych to typ bazy danych, w której dane są przechowywane w kolumnach, a nie w wierszach. Ten typ bazy danych jest często używany w hurtowniach danych i aplikacjach analitycznych, ponieważ może zapewnić lepszą wydajność i skalowalność niż tradycyjna baza danych oparta na wierszach.
Dostępnych jest wiele kolumnowych baz danych typu open source, takich jak Apache Cassandra, Apache HBase i Apache Drill. Każda z tych baz danych ma swoje mocne i słabe strony, dlatego ważne jest, aby wybrać odpowiednią dla swoich potrzeb.

Te bazy danych idealnie nadają się do wydajnego przepływu pracy analitycznej, ponieważ są szybkie i jednocześnie skalowalne. Zamiast przechowywania danych w wierszach, w Kolumnowej Bazie Danych używane są kolumny. Korzystanie z magazynu opartego na kolumnach poprawia wydajność zapytań do bazy danych, znacznie zmniejszając liczbę prób we/wy. Został użyty do zasilania Amazon Redshift i Snowflake, a także innych magazynów relacyjnych. Aby poprawić przepustowość kolumnowych baz danych, do ich skalowania wykorzystywane są niedrogie klastry sprzętowe. W tradycyjnych bazach danych wiersze są podzielone na różne sekcje danych. Najistotniejsze elementy w Kolumnowej Bazie Danych są dostępne w kilka sekund.

Nawet jeśli baza danych jest duża, zwiększa to szybkość zapytań. Rosną również koszty przetwarzania i przechowywania zwiększonej ilości danych. Parquet i ORC to dwa najczęściej używane formaty kolumn w bazach danych. Parkiet służy do bardziej efektywnego prezentowania płaskich kolumn danych. ORC to format pliku, który został specjalnie zaprojektowany dla obciążeń Hadoop i został zoptymalizowany pod kątem dużych odczytów strumieniowych. Hevo Data, potok danych bez kodu, umożliwia integrację danych z różnych baz danych z ponad 100 innymi źródłami i ładowanie ich do preferowanego narzędzia BI. Apache Druid to analityczna baza danych w czasie rzeczywistym zbudowana na oprogramowaniu typu open source, która może znacznie szybciej uruchamiać zapytania OLAP na dużych zbiorach danych.

Mechanizm rozproszonego przechowywania danych Apache Kudu o otwartym kodzie źródłowym służy do uruchamiania szybkich procesów analitycznych na ogromnych ilościach informacji. Model pamięci masowej MonetDB oparty jest na fragmentacji pionowej, a architektura wykonywania zapytań oparta jest na nowoczesnych komputerach. Mechanizm raportowania analitycznego ClickHouse pozwala na generowanie raportów w czasie rzeczywistym. BigQuery jest wynikiem Distributed Query Engine firmy Google, znanej jako Dremel. Bezserwerowa architektura Dremel może przetwarzać terabajty danych w ciągu kilku sekund, wykorzystując przetwarzanie rozproszone. Kompresja, projekcja just-in-time oraz partycjonowanie poziome i pionowe to tylko niektóre z zalet przechowywania opartego na kolumnach. Dane mogą być przechowywane w wierszach w kolumnowej bazie danych, która jest zorientowaną na wiersze bazą danych.

Skalują się, wykorzystując klastry z tanią technologią w celu zwiększenia przepustowości. Kolumnowe bazy danych mogą być wykorzystywane do różnych celów w przetwarzaniu dużych zbiorów danych, analizie biznesowej (BI) i analityce. Urządzenia Internetu rzeczy (IoT) przechowują duże ilości danych w swoich centrach danych.

Trzy najpopularniejsze bazy danych do przechowywania danych zorientowane na kolumny

Apache Cassandra to dobrze znany system przechowywania danych w różnych bazach danych zorientowanych na kolumny. Cassandra to projekt open source po stronie serwera, który może obsługiwać ogromne ilości danych na wielu serwerach towarowych. Z drugiej strony DynamoDB wykorzystuje model bazy danych NoSQL i może przechowywać dowolne typy danych. MariaDB zachowuje model relacyjny i SQL, jednocześnie umożliwiając szybsze i łatwiejsze generowanie zapytań analitycznych, co czyni go popularnym wyborem dla wielu kolumnowych baz danych.

Najlepsza kolumnowa baza danych

Nie ma jednoznacznej odpowiedzi na to pytanie, ponieważ zależy to od indywidualnych preferencji i potrzeb. Jednak niektóre z najpopularniejszych kolumnowych baz danych to Amazon Redshift, Google BigQuery i Microsoft SQL Server. Wszystkie te bazy danych są wysoce skalowalne i oferują doskonałą wydajność w przypadku obsługi hurtowni danych i analiz.

Dane w kolumnowej bazie danych są przechowywane w kolumnach, a nie w wierszach. W porównaniu z tradycyjnymi bazami danych wierszowych, bazy danych kolumnowych zapewniają wiele korzyści, w tym szybkość i wydajność. Sadas Engine to najpotężniejszy i najbardziej elastyczny system zarządzania kolumnową bazą danych dostępny zarówno lokalnie, jak i w chmurze. ClickHouse to łatwy w użyciu system zarządzania bazami danych typu open source. Amazon Redshift, najszybszy na świecie magazyn danych w chmurze, wciąż się rozwija. ClickHouse w pełni wykorzystuje cały dostępny sprzęt, aby jak najszybciej przetworzyć każde zapytanie. Wyszukiwarka i silnik analityczny Rockset obsługuje wyświetlane na żywo pulpity nawigacyjne i aplikacje działające w czasie rzeczywistym.

Vertica to najszybsza i najbardziej skalowalna zaawansowana analityczna baza danych na rynku. Język ANSI SQL jest idealny do analizy petabajtów, ponieważ może przetwarzać dane z błyskawiczną szybkością, jednocześnie eliminując koszty operacyjne. Analityka na żądanie na dużą skalę z niższym o 26%-34% trzyletnim kosztem posiadania niż alternatywne hurtownie danych w chmurze. Możesz szyfrować swoje dane na żądanie iw domu za pomocą kluczy szyfrujących zarządzanych przez firmę lub możesz dowolnie ustawić szyfrowanie. Baza danych Greenplum to masowo równoległa platforma danych typu open source, która zapewnia funkcje analityczne, uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji. Narzędzie zapewnia błyskawiczną analizę danych w czasie rzeczywistym na woluminach danych w skali petabajtów. W swojej podstawowej konstrukcji Druid łączy pomysły z hurtowni danych, baz danych szeregów czasowych i systemów wyszukiwania w celu stworzenia wysokowydajnej analitycznej bazy danych w czasie rzeczywistym.

Apache 2 to kod źródłowy tego projektu. Platforma MariaDB, korporacyjna baza danych typu open source, jest podstawą tego rozwiązania. Ta platforma może obsługiwać szeroki zakres obciążeń transakcyjnych, analitycznych i hybrydowych. MariaDB można wdrożyć na zwykłym sprzęcie lub w chmurze publicznej, w zależności od rodzaju używanego sprzętu. Studenci, nauczyciele, badacze, przedsiębiorcy, małe firmy i międzynarodowe korporacje z całego świata mogą dołączyć do społeczności MonetDB. Zapewniamy bazę danych jako usługę dla CrateDB, która jest w pełni zarządzana. Magazyn tabel ułatwia skalowanie danych przez wyeliminowanie konieczności ręcznego dzielenia na fragmenty.

Trzy razy przechowywane dane regionu są replikowane przy użyciu magazynu geograficznie nadmiarowego. Portowanie starszych aplikacji lub tworzenie nowych jest proste dzięki prostemu modelowi danych Kudu. Parquet umożliwia określanie schematów kompresji dla poszczególnych kolumn i jest zabezpieczony na przyszłość, dzięki czemu w razie potrzeby można dodawać nowe schematy kompresji. Hypertable, jak sama nazwa wskazuje, ma na celu rozwiązanie problemu skalowalności na własnych warunkach. Jest przeznaczony do obsługi obciążeń OLAP opartych na kolumnowym systemie DBMS InfiniDB . Wydajność QikkDB w przypadku dużych zbiorów danych i złożonych operacji na wielokątach jest niezrównana. Baza danych qikkDB została zbudowana z następującymi funkcjami: Jest to wysokowydajna, wieloplatformowa kolumnowa baza danych historycznych szeregów czasowych z silnikiem obliczeniowym w pamięci.

Q, procesor strumieniowy i język programowania, ma umożliwić wyrażanie siebie w czasie rzeczywistym. Sorted Index, Bitmap Index i Inverted Index to trzy technologie indeksowania, które można podłączyć. Apache wersja 2.0 została licencjonowana dla tego projektu.

Kolumnowe bazy danych to przyszłość

W ostatnich latach zaprojektowano dużą liczbę baz danych opartych na kolumnach. Ponieważ te bazy danych przechowują dane w wierszach i kolumnach, są proste w obsłudze i zarządzaniu. Dostępnych jest kilka baz danych zorientowanych na kolumny, w tym MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable i MonetDB. Dokumenty, wykresy i dane kolumnowe można generować w DynamoDB przy użyciu modelu bazy danych NoSQL. MongoDB, firma stojąca za bazą danych magazynu dokumentów, ogłosiła wydanie indeksowania magazynu kolumn, które umożliwia programistom tworzenie zapytań analitycznych w ich aplikacjach.

Przykład kolumnowej bazy danych

Kolumnowa baza danych to typ bazy danych, w której dane są przechowywane w kolumnach, a nie w wierszach. Ten typ bazy danych jest często używany w hurtowniach danych i aplikacjach analitycznych, ponieważ może zapewnić lepszą wydajność i skalowalność niż tradycyjna baza danych oparta na wierszach. Jednym z przykładów kolumnowej bazy danych jest Apache HBase.

Operacje na bazie danych różnią się od innych baz danych tym, że kolumny zazwyczaj rozdzielają informacje w wierszach. Możliwość analizowania dużych zbiorów danych jest szczególnie atrakcyjna w przypadku kolumnowych baz danych. Magazyny dokumentów korzystające z baz danych NoSQL zyskały na popularności w ostatnich latach. Grafowe bazy danych stają się również coraz bardziej popularne, ponieważ coraz więcej osób z nich korzysta, ponieważ mogą bardzo precyzyjnie odwzorować dane w sieci. Kolumnowe systemy zarządzania bazami danych są stosowane od dawna. Pomimo faktu, że wciąż dostępnych jest kilka wdrożeń, istnieje kilka systemów, które zostały opracowane. Dostęp do aplikacji transakcyjnych zazwyczaj różni się od dostępu do innych aplikacji. To zadanie byłoby wykonywane znacznie wolniej w kolumnowej bazie danych niż w konwencjonalnej bazie danych .

Dlaczego bazy danych zorientowane na kolumny stają się coraz bardziej popularne

Bazy danych zorientowane na kolumny, takie jak Cassandra, MariaDB i CrateDB, zyskują na popularności jako rozwiązania do przechowywania danych dla aplikacji obsługujących duże ilości danych. Ponieważ dane mogą być przechowywane w bazie danych z wieloma wierszami tej samej tabeli (rodziny kolumn), łatwiej jest przechowywać dane i poprawić wydajność.
Dostępnych jest kilka baz danych zorientowanych na kolumny, takich jak MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu i Apache Parquet. Wszystkie te bazy danych są open source i były z powodzeniem wykorzystywane w różnych aplikacjach.