Os prós e contras dos bancos de dados colunares

Os bancos de dados NoSQL são uma ótima opção para muitos aplicativos modernos, mas há algumas coisas importantes a serem consideradas antes de fazer a troca. Um fator importante é se você precisa ou não de um banco de dados relacional. Se o fizer, um banco de dados colunar pode não ser a escolha certa. Os bancos de dados colunares são adequados para aplicativos que precisam analisar grandes quantidades de dados rapidamente. Eles também são uma boa opção para aplicativos que não precisam do modelo relacional completo e podem se virar com um modelo de dados mais simples. No entanto, os bancos de dados colunares têm algumas desvantagens. Eles podem ser mais difíceis de usar do que os bancos de dados relacionais e podem não oferecer suporte a todos os recursos de que você precisa. Antes de decidir se um banco de dados colunar é adequado para seu aplicativo, certifique-se de entender os prós e os contras.

Um banco de dados colunar organiza e armazena dados por colunas em vez de linhas. Eles usam funções e operações agregadas para otimizar as colunas de dados. As colunas do banco de dados são escaláveis ​​e compactadas bem quando comparadas a outros tipos de bancos de dados. Em um banco de dados colunar, cada linha de dados é separada em várias colunas por um número de colunas. Os bancos de dados colunares são adequados para processamento de big data, inteligência de negócios (BI) e análise. As operações de linha têm um tempo muito mais lento do que as operações de coluna. Os registros IoT podem conter apenas um pequeno número de elementos de dados à medida que novos registros chegam em um fluxo consistente. Big data tem o potencial de transformar a maneira como os sistemas de banco de dados operacionais funcionam.

Os dois tipos de banco de dados de banco de dados, linha e colunar, podem carregar dados e realizar consultas usando linguagens de consulta de banco de dados tradicionais, como SQL. Em muitos casos, backbones de banco de dados, como bancos de dados de linha e colunas, podem servir como o mecanismo para extração, transformação, carregamento e criação de ferramentas de dados comuns.

Um banco de dados colunar, um tipo de sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS), é aquele que armazena dados em colunas em vez de linhas. Para acelerar o retorno de uma consulta, as colunas em um banco de dados colunar podem ser escritas e lidas com eficiência no disco rígido.

Hoje, veremos como as colunas funcionam em um banco de dados colunar e as compararemos com um banco de dados orientado a linha mais tradicional (por exemplo, MySQL). Examinaremos o que é um banco de dados colunar neste artigo, bem como suas vantagens e desvantagens.

Quais são alguns exemplos de um banco de dados NoSQL? O Microsoft SQL Server é um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional criado pela Microsoft.

O Mongodb é um banco de dados colunar?

Mongodb não é um banco de dados colunar.

Está se tornando mais popular porque fornece desempenho de consulta aprimorado em consultas analíticas. Os dados em bancos de dados colunares são armazenados de maneira mais eficiente do que em armazenamentos de dados baseados em banco de dados porque os dados são armazenados em colunas. As consultas analíticas realizadas em bancos de dados colunares têm uma maior vantagem de desempenho. Quando comparado ao armazenamento orientado a linha, o armazenamento colunar é muito mais eficiente em termos de espaço de armazenamento e desempenho de consulta. Como os dados são armazenados de forma colunar, os dados podem ser lidos e gravados com mais facilidade.

Quais são os bancos de dados Nosql?

Bancos de dados NoSQL são bancos de dados que não usam o modelo tradicional de banco de dados relacional. Em vez disso, eles usam uma variedade de modelos diferentes, incluindo documento, gráfico, valor-chave e colunar. Os bancos de dados NoSQL geralmente são mais adequados para lidar com grandes quantidades de dados que não são adequados para o modelo relacional.

Um sistema NoSQL é um tipo de banco de dados que não é baseado em SQL. O modelo de dados usado pela equipe de modelagem de dados difere do modelo tradicional de tabela de linha e coluna usado em sistemas de gerenciamento de banco de dados relacional. Os bancos de dados NoSQL, além de serem bastante diferentes entre si, também são bastante diferentes entre si. Os bancos de dados de documentos geralmente são implementados com uma arquitetura de expansão para os tipos de documentos mais comuns. Plataformas de comércio eletrônico, plataformas de negociação e desenvolvimento de aplicativos móveis são exemplos de como essas plataformas podem beneficiar uma empresa. O principal objetivo de comparar MongoDB e Postgres é fornecer uma comparação detalhada dos principais bancos de dados NoSQL. A capacidade de um banco de dados colunar de agregar o valor de uma única coluna é ideal para analisar rapidamente uma coluna específica.

Como a maneira como os dados são gravados dificulta a consistência, eles devem contar com uma variedade de fontes. Os bancos de dados gráficos são otimizados para capturar e pesquisar conexões entre elementos de dados para capturá-los e pesquisá-los. A sobrecarga associada ao JOINING de várias tabelas no SQL é eliminada com o uso desses métodos.

O MongoDB normalmente armazena documentos em uma coleção conhecida como coleção. É a coleção de documentos que estão ligados entre si por algum aspecto. Os dados em coleções geralmente são usados ​​por vários aplicativos para armazenar dados.
Os dados do MongoDB são armazenados em uma árvore B, o que significa que são organizados como balde ou nível. Um bucket é uma coleção de dados frequentemente acessados ​​por um navegador. O nível é maior porque há mais baldes nele. Os dados em uma árvore B podem ser classificados em ordem crescente por chave.
Como o MongoDB é tão simples de escalar, ele é uma plataforma fantástica para escalar. Se o cluster apresentar um aumento na carga, talvez seja necessário adicionar mais servidores. Além disso, o MongoDB pode ser agrupado para fornecer dados HA (alta disponibilidade).

Por que os bancos de dados Nosql estão ganhando popularidade

Apesar de os bancos de dados NoSQL estarem se tornando mais populares em muitos casos, eles ainda são uma alternativa aos bancos de dados relacionais. Os dados que não podem ser armazenados em um banco de dados relacional, como grandes gráficos ou dados que mudam regularmente, são particularmente atraentes para eles.

Exemplo de banco de dados colunar Nosql

Um banco de dados colunar é um sistema de gerenciamento de banco de dados (DBMS) que armazena dados em colunas em vez de linhas. Os sistemas orientados a colunas costumam ser mais rápidos para cargas de trabalho analíticas do que os sistemas tradicionais orientados a linhas.
Por exemplo, um banco de dados colunar pode armazenar dados de funcionários com cada coluna contendo dados como ID do funcionário, nome, cargo, salário e assim por diante. Um banco de dados orientado a linha armazenaria os mesmos dados com cada linha contendo o ID, nome, cargo, salário e assim por diante de um funcionário.

NoSQL é um avanço importante no campo de dados relacionais porque elimina a necessidade de sistemas altamente especializados ou demorados. Bancos de dados NoSQL de documento, gráfico, coluna e valor de linha são os quatro tipos principais. Os armazenamentos de documentos contêm esquemas de dados complexos e pares de chaves associativas. As colunas do banco de dados organizam os dados em colunas e funcionam da mesma forma que os bancos de dados relacionais. Há uma escalabilidade de grade de horizontalmente ao infinito disponível em bancos de dados de coluna . A compactação é um método de armazenamento bem feito e os armazenamentos de coluna fornecem muito espaço de armazenamento. A velocidade na qual as consultas de agregação são executadas geralmente é mais rápida do que a de um banco de dados relacional.

Devido à natureza horizontal do design de dados, os aplicativos OLTP não podem ser usados ​​em conjunto com armazenamentos colunares. Armazenamentos de colunas , como solução, têm o potencial de serem extremamente poderosos, mas também têm o potencial de serem extremamente limitados. Embora as colunas forneçam menos garantias de consistência e isolamento do que as linhas, cada linha deve ser reescrita várias vezes. Os bancos de dados NoSQL são mais vulneráveis ​​a ataques online devido à falta de recursos de segurança nativos. Se a segurança cibernética for uma alta prioridade para você, você deve usar um modelo relacional ou definir seu esquema.

banco de dados nosql

Um banco de dados NoSQL é um banco de dados não relacional que não usa o modelo tradicional de banco de dados relacional baseado em tabela. Os bancos de dados NoSQL são frequentemente usados ​​para big data e aplicativos da Web em tempo real.

Banco de dados Os bancos de dados NoSQL não armazenam dados em bancos de dados relacionais tradicionais . Tipos de documento, tipos de valor-chave, tipos de colunas largas e tipos de gráficos são os mais comuns. O custo de armazenamento de dados diminuiu drasticamente nos últimos anos, resultando no desenvolvimento de bancos de dados NoSQL. Eles podem armazenar uma grande quantidade de dados não estruturados, permitindo que os desenvolvedores selecionem quais aspectos dos dados desejam salvar. Bancos de dados de documentos, bancos de dados de valor-chave, armazenamentos de colunas largas e bancos de dados de gráficos são exemplos de bancos de dados NoSQL. Como não há junções necessárias, as consultas são executadas mais rapidamente. Podem ser usados ​​casos de uso intensivo de dados, como análise financeira e leituras de IoT de caixas de areia inteligentes para gatos, enquanto aplicativos menos sérios, como casos de uso divertidos e divertidos, como embalagens inteligentes de alimentos, podem ser usados.

Neste tutorial, veremos quando e por que você deve considerar os bancos de dados NoSQL. Além disso, veremos alguns dos equívocos mais comuns sobre bancos de dados NoSQL. De acordo com a DB-Engines, o MongoDB é o banco de dados NoSQL mais popular do mundo. Neste tutorial, você aprenderá como consultar um banco de dados MongoDB sem instalar nada em seu computador. Clusters de banco de dados são um exemplo de banco de dados MongoDB. Assim que você tiver um cluster, o Atlas começará a armazenar dados. Você tem três opções para criar um banco de dados no Atlas Data Explorer, MongoDB Shell ou MongoDB Compass: manual ou automatizado.

Nesse caso, o conjunto de dados de amostra do Atlas será importado. Existem inúmeros benefícios para os bancos de dados NoSQL, além de seus modelos de dados flexíveis, dimensionamento horizontal, consultas extremamente rápidas e facilidade de uso. O Data Explorer pode ser usado para inserir novos documentos, editar documentos existentes e excluí-los. Usar a estrutura de agregação é uma ferramenta extremamente poderosa para analisar seus dados. Usar gráficos para visualizar dados armazenados no Atlas e no Atlas Data Lake é a maneira mais simples de fazer isso.

Um banco de dados chave-valor é o tipo mais simples de NoSQL, com várias tabelas contendo chaves e valores. A chave é necessária apenas para acesso aos dados, simplificando a leitura e a gravação. No entanto, esse tipo de banco de dados não é adequado para grandes conjuntos de dados porque cada chave no banco de dados deve ser exclusiva.
Os dados são armazenados em tabelas contendo colunas, que armazenam as chaves e valores de bancos de dados baseados em colunas. Devido à sua versatilidade, um banco de dados baseado em colunas pode armazenar dados por um período de tempo mais longo do que um banco de dados sem colunas.
Os bancos de dados de documentos, ao contrário dos bancos de dados de colunas, armazenam dados em tabelas com colunas que armazenam chaves e valores. Bancos de dados baseados em documentos, por outro lado, armazenam dados em arquivos, semelhantes a e-mails. Como os documentos são simples de ler e entender, os dados podem ser pesquisados ​​e visualizados de maneira simples.
Um banco de dados baseado em gráfico é semelhante a um banco de dados baseado em documento, pois os dados são armazenados em tabelas contendo colunas com chaves e valores. Em contraste, os gráficos, que são semelhantes às redes em termos de armazenamento de dados, são armazenados em bancos de dados baseados em gráficos. Os nós de dados podem ser conectados e os padrões podem ser identificados com facilidade.

Tipos de banco de dados Nosql para cada necessidade

Bancos de dados de documentos como o MongoDB são adequados para aplicativos que precisam armazenar informações em um formato flexível e modular. No MongoDB, JSON, texto e BSON são todos suportados. Isso o torna uma excelente escolha para aplicativos como blogs e wikis, que armazenam grandes quantidades de dados não estruturados.
O Cassandra e outros bancos de dados baseados em colunas são excelentes opções para aplicativos que precisam armazenar grandes quantidades de dados em um formato colunar. Formatos de dados como o próprio formato binário de Avro e Cassandra podem ser usados ​​além do armazenamento baseado em texto no HBase. Por ter a capacidade de armazenar dados que não cabem em um banco de dados relacional, é adequado para aplicações que requerem grande quantidade de dados.
O DynamoDB e outros bancos de dados de valor-chave são adequados para aplicativos que geralmente armazenam quantidades de dados pequenas a médias. O DynamoDB, por exemplo, oferece suporte a formatos de dados binários e JSON. Isso o torna uma excelente escolha para aplicativos que armazenam dados muito pequenos para uma tabela relacional e acessados ​​com frequência, mas não exigem um formato específico, bem como para aplicativos que precisam armazenar dados acessados ​​com frequência, mas que não exigem um formato específico formato.
É adequado para aplicativos que requerem a integração de itens de dados armazenados em bancos de dados gráficos, como o Neo4j. Por exemplo, formatos de dados como JSON, Atom e Graph podem ser usados ​​em bancos de dados gráficos. É ideal para aplicativos que precisam armazenar dados muito complexos para serem armazenados em um banco de dados relacional ou que armazenam dados acessados ​​com frequência, mas que não precisam ser armazenados em um formato específico.

Banco de dados colunar de código aberto

Um banco de dados colunar é um tipo de banco de dados que armazena dados em colunas em vez de linhas. Esse tipo de banco de dados é frequentemente usado para armazenamento de dados e aplicativos analíticos porque pode fornecer melhor desempenho e escalabilidade do que um banco de dados tradicional baseado em linha.
Há vários bancos de dados colunares de software livre disponíveis, como Apache Cassandra, Apache HBase e Apache Drill. Cada um desses bancos de dados tem seus próprios pontos fortes e fracos, por isso é importante escolher o correto para suas necessidades específicas.

Esses bancos de dados são ideais para um fluxo de trabalho analítico eficiente porque são rápidos e dimensionáveis ​​ao mesmo tempo. Em vez de armazenar dados em linhas, colunas são usadas no banco de dados colunar. O uso de armazenamento baseado em coluna melhora o desempenho da consulta ao banco de dados, reduzindo significativamente o número de tentativas de E/S. Ele tem sido usado para alimentar o Amazon Redshift e Snowflake, bem como outros Relational Warehouses. Para melhorar a taxa de transferência de bancos de dados colunares, clusters de hardware de baixo custo são usados ​​para dimensioná-los. Em bancos de dados tradicionais , as linhas são divididas em várias seções de dados. Os elementos mais relevantes em um banco de dados colunar são acessíveis em segundos.

Mesmo que o banco de dados seja grande, isso aumenta a velocidade da consulta. O custo de processamento e armazenamento da quantidade crescente de dados também está aumentando. Parquet e ORC são dois dos formatos mais usados ​​para colunas em bancos de dados. Parquet é usado para apresentar colunas planas de dados de maneira mais eficaz. ORC é um formato de arquivo especialmente projetado para cargas de trabalho do Hadoop e foi otimizado para grandes leituras de streaming. O Hevo Data, um pipeline de dados sem código, permite integrar dados de vários bancos de dados com mais de 100 outras fontes e carregá-los em sua ferramenta de BI preferida. O Apache Druid é um banco de dados analítico em tempo real construído em software de código aberto que pode executar consultas OLAP em grandes conjuntos de dados a uma taxa muito mais rápida.

O mecanismo de armazenamento de dados distribuído de código aberto Apache Kudu é usado para executar processos analíticos rápidos em grandes quantidades de informações. O modelo de armazenamento do MonetDB é baseado na fragmentação vertical e sua arquitetura de execução de consultas é baseada em computadores modernos. O mecanismo de relatórios analíticos ClickHouse permite a geração de relatórios em tempo real. O BigQuery é resultado do Distributed Query Engine do Google, conhecido como Dremel. A arquitetura sem servidor da Dremel pode processar terabytes de dados em segundos, utilizando a computação distribuída. Compactação, projeção just-in-time e particionamento horizontal e vertical são alguns dos benefícios do armazenamento baseado em colunas. Os dados podem ser armazenados em linhas em um banco de dados colunar, que é um banco de dados orientado a linhas.

Eles escalam utilizando clusters com tecnologia de baixo custo para aumentar o rendimento. Os bancos de dados colunares podem ser usados ​​para uma variedade de finalidades em processamento de big data, inteligência de negócios (BI) e análise. Os dispositivos da Internet das Coisas (IoT) armazenam uma grande quantidade de dados em seus data centers.

Os três bancos de dados de armazenamento de dados orientados a colunas mais populares

Apache Cassandra é um sistema de armazenamento de dados bem conhecido em uma variedade de bancos de dados orientados a colunas. Cassandra é um projeto de código aberto do lado do servidor que pode lidar com grandes quantidades de dados em muitos servidores de commodities. O DynamoDB, por outro lado, emprega um modelo de banco de dados NoSQL e pode armazenar qualquer tipo de dados. O MariaDB retém o modelo relacional e o SQL, além de permitir a geração de consultas analíticas mais rápida e fácil, tornando-o uma escolha popular para muitos bancos de dados colunares.

Melhor Banco de Dados Colunar

Não há uma resposta definitiva para essa pergunta, pois depende das preferências e necessidades individuais. No entanto, alguns dos bancos de dados colunares mais populares incluem Amazon Redshift, Google BigQuery e Microsoft SQL Server. Esses bancos de dados são todos altamente escaláveis ​​e oferecem excelente desempenho para armazenamento de dados e cargas de trabalho analíticas.

Os dados em um banco de dados colunar são armazenados em colunas em vez de linhas. Em comparação com os bancos de dados de linha tradicionais , os bancos de dados colunares fornecem uma variedade de vantagens, incluindo velocidade e eficiência. O Sadas Engine é o sistema de gerenciamento de banco de dados colunar mais poderoso e flexível disponível no local e na nuvem. ClickHouse é um sistema de gerenciamento de banco de dados de código aberto fácil de usar. O Amazon Redshift, o data warehouse em nuvem mais rápido do mundo, continua crescendo em velocidade. A ClickHouse usa todo o hardware disponível em todo o seu potencial para processar cada consulta o mais rápido possível. O mecanismo de pesquisa e análise da Rockset alimenta exibições de painel ao vivo e aplicativos em tempo real.

O Vertica é o banco de dados analítico avançado mais rápido e escalável do mercado. A linguagem ANSI SQL é ideal para análise de petabytes porque pode lidar com dados em velocidades ultrarrápidas, ao mesmo tempo em que elimina a sobrecarga operacional. Análise sob demanda em escala com custo de propriedade de três anos 26% a 34% menor do que as alternativas de armazenamento de dados na nuvem. Você pode criptografar seus dados sob demanda e em casa com chaves de criptografia gerenciadas pela empresa ou pode configurá-lo para criptografia à vontade. O Greenplum Database é uma plataforma de dados massivamente paralela de código aberto que fornece recursos de análise, aprendizado de máquina e inteligência artificial. A ferramenta fornece análise de dados em tempo real em volumes de dados em escala de petabytes na velocidade da luz. Com seu design principal, o Druid combina ideias de data warehouses, bancos de dados de série temporal e sistemas de pesquisa para criar um banco de dados analítico de alto desempenho em tempo real.

Apache 2 é o código-fonte deste projeto. A Plataforma MariaDB, um banco de dados corporativo de código aberto, é a base desta solução. Essa plataforma pode suportar uma ampla variedade de cargas de trabalho transacionais, analíticas e híbridas. O MariaDB pode ser implantado em hardware comum ou em nuvem pública, dependendo do tipo de hardware usado. Estudantes, professores, pesquisadores, empreendedores, pequenas empresas e corporações multinacionais de todo o mundo podem se juntar à comunidade MonetDB. Fornecemos banco de dados como serviço para CrateDB, que é totalmente gerenciado. O armazenamento de tabelas facilita o escalonamento vertical de seus dados, eliminando a necessidade de fragmentação manual.

Três vezes os dados armazenados de uma região são replicados usando armazenamento com redundância geográfica. É simples portar aplicativos legados ou criar novos com o modelo de dados simples do Kudu. O Parquet permite que os esquemas de compactação sejam especificados por coluna e é preparado para o futuro para que novos esquemas de compactação possam ser adicionados quando necessário. Hypertable, como o nome indica, é projetado para resolver o problema de escalabilidade em seus próprios termos. Ele foi projetado para oferecer suporte a cargas de trabalho OLAP baseadas em DBMS InfiniDB colunar . O desempenho do QikkDB em big data e operações poligonais complexas é incomparável. O banco de dados qikkDB é construído com os seguintes recursos: É um banco de dados colunar de série temporal histórica de plataforma cruzada de alto desempenho com um mecanismo de computação na memória.

Q, um processador de streaming e linguagem de programação, destina-se a permitir que você se expresse em tempo real. Índice classificado, índice de bitmap e índice invertido são as três tecnologias de indexação que podem ser conectadas. O Apache Versão 2.0 foi licenciado para este projeto.

Bancos de dados orientados a colunas são o futuro

Um grande número de bancos de dados foi projetado em torno de colunas nos últimos anos. Como esses bancos de dados armazenam dados em linhas e colunas, eles são simples de usar e gerenciar. Existem vários bancos de dados orientados a colunas disponíveis, incluindo MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu, Apache Parquet, Hypertable e MonetDB. Documentos, gráficos e dados colunares podem ser gerados no DynamoDB usando um modelo de banco de dados NoSQL. MongoDB, a empresa por trás do banco de dados de armazenamento de documentos, anunciou o lançamento da indexação columnstore, que permite aos desenvolvedores criar consultas analíticas em seus aplicativos.

Exemplo de Banco de Dados Colunar

Um banco de dados colunar é um tipo de banco de dados que armazena dados em colunas em vez de linhas. Esse tipo de banco de dados é frequentemente usado para armazenamento de dados e aplicativos analíticos porque pode fornecer melhor desempenho e escalabilidade do que um banco de dados tradicional baseado em linha. Um exemplo de banco de dados colunar é o Apache HBase.

As operações do banco de dados diferem daquelas de outros bancos de dados porque as colunas normalmente distribuem informações em linhas. A capacidade de analisar grandes conjuntos de dados é especialmente atraente para bancos de dados colunares. Os armazenamentos de documentos que usam bancos de dados NoSQL cresceram em popularidade nos últimos anos. Os bancos de dados de gráficos também estão se tornando cada vez mais populares à medida que mais pessoas os usam, porque eles podem mapear dados altamente conectados em rede com muita precisão. Por muito tempo, sistemas de gerenciamento de banco de dados colunar foram usados. Apesar de ainda existirem algumas implementações disponíveis, existem vários sistemas que foram desenvolvidos. O acesso a aplicativos transacionais geralmente é diferente do acesso a outros aplicativos. Essa tarefa seria executada muito mais lentamente em um banco de dados colunar do que em um banco de dados convencional .

Por que os bancos de dados orientados a colunas estão se tornando cada vez mais populares

Bancos de dados orientados a colunas, como Cassandra, MariaDB e CrateDB, estão ganhando popularidade como soluções de armazenamento de dados para aplicativos que lidam com grandes quantidades de dados. Como os dados podem ser armazenados em um banco de dados com várias linhas da mesma tabela (família de colunas), é mais fácil armazenar dados e melhorar o desempenho.
Vários bancos de dados orientados a colunas, como MariaDB, CrateDB, ClickHouse, Greenplum Database, Apache Hbase, Apache Kudu e Apache Parquet, estão disponíveis. Todos esses bancos de dados são de código aberto e têm sido usados ​​com sucesso em uma variedade de aplicativos.