열 지향 데이터베이스 (Columnar Databases)
컬럼형 데이터베이스라고도 하는 컬럼 기반 데이터베이스는 행이 아닌 컬럼별로 데이터를 저장하고 검색하는 일종의 데이터베이스 관리 시스템입니다. 행 방식으로 데이터를 저장하고 검색하는 기존의 행 기반 데이터베이스와 달리 열 기반 데이터베이스는 데이터를 열 형식으로 구성하고 저장합니다. 이 접근 방식은 특정 유형의 워크로드 및 분석 쿼리에 대해 몇 가지 이점을 제공합니다.
열 기반 데이터베이스의 몇 가지 주요 특징은 다음과 같습니다.
열 기반 저장소: 열 기반 데이터베이스에서 테이블의 각 열은 일반적으로 연속적인 데이터 블록으로 개별적으로 저장됩니다. 이는 전체 행이 함께 저장되는 행 기반 데이터베이스와 다릅니다. 데이터를 열 단위로 저장하면 열 내의 유사한 데이터 값이 함께 저장되는 경향이 있어 보다 효율적인 저장 및 검색이 가능하므로 더 나은 압축으로 이어질 수 있습니다.
압축: 열 지향 데이터베이스는 종종 특히 열 기반 데이터 저장에 최적화된 압축 기술을 사용합니다. 열은 유사한 데이터 유형과 반복되는 값을 갖는 경향이 있으므로 압축 알고리즘은 행 기반 데이터베이스에 비해 더 높은 압축 비율을 달성하여 저장소 요구 사항을 줄일 수 있습니다.
쿼리 성능: 열 기반 데이터베이스는 집계, 필터링 및 대규모 데이터 세트의 특정 열에 대한 작업 수행과 관련된 분석 쿼리에 탁월합니다. 데이터를 열별로 저장함으로써 이러한 데이터베이스는 쿼리에 필요한 열만 읽고 처리할 수 있으므로 잠재적으로 I/O 작업이 줄어들고 쿼리 성능이 향상됩니다.
열형 인덱싱: 열 기반 데이터베이스는 열형 데이터에 맞게 조정된 다양한 인덱싱 기술을 활용할 수 있습니다. 비트맵 인덱스 또는 역 인덱스와 같은 열 형식 인덱스는 특정 열 내에서 효율적인 필터링 및 검색을 가능하게 하여 쿼리 성능을 향상시킬 수 있습니다.
데이터 분석 및 OLAP: 열 기반 데이터베이스는 데이터 분석 및 온라인 분석 처리(OLAP) 워크로드에 매우 적합합니다. 스토리지 형식 및 쿼리 최적화를 통해 빠른 데이터 검색이 중요한 집계, 복잡한 쿼리 및 보고 시나리오에서 높은 성능을 발휘합니다.
데이터 웨어하우징: 열 기반 데이터베이스는 대량의 데이터를 분석, 쿼리 및 집계해야 하는 데이터 웨어하우징 환경에서 일반적으로 사용됩니다. 효율적인 압축 및 쿼리 성능으로 인해 방대한 양의 정형 및 반정형 데이터를 처리하는 데 적합합니다.
일부 인기 있는 열 기반 데이터베이스에는 Apache Cassandra, Google Bigtable, Apache HBase 및 Vertica가 포함됩니다.
열 기반 데이터베이스는 분석 워크로드에 이점을 제공하지만 트랜잭션 워크로드 또는 개별 행에 대한 임의 액세스에는 효율적이지 않을 수 있습니다. 응용 프로그램의 요구 사항에 따라 열 기반 및 행 기반 데이터베이스 또는 특수 데이터베이스 시스템의 조합이 데이터 관리 전략 내에서 다양한 요구 사항을 충족하는 데 적합할 수 있습니다.
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