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カラムナ データベースは、行ではなく列にデータを格納するタイプのデータベースです。これは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするデータ ウェアハウスやその他のストレージ システムで一般的な選択肢です。
カラムナ データベースは、行ではなく列にデータを格納するタイプのデータベースです。このタイプのデータベースは、高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするデータ ウェアハウスやその他のストレージ システムに特に適しています。列データベースでは、各列には文字列、数値、日付などの単一のデータ型が含まれます。これにより、関連する列のみにアクセスする必要があるため、大規模なデータセットのクエリと分析が容易になります。
データをテーブルに格納するリレーショナル データベースとは対照的に、列データベースはデータを列に格納します。つまり、各列には、文字列、数値、日付などの単一のデータ型が含まれます。これにより、関連する列のみにアクセスする必要があるため、大規模なデータセットのクエリと分析が容易になります。
カラムナ データベースは、大規模なデータセットに適しているため、データ ウェアハウジングによく使用されます。また、Web アプリケーションやオンライン ゲームなど、高いパフォーマンスが要求されるアプリケーションでも使用されます。
カラム型データベースの概念は、データ ウェアハウスのパフォーマンスを向上させる方法として、2000 年代初頭に最初に提案されました。最初の商用カラム型データベースは 2003 年にリリースされました。それ以来、パフォーマンスとスケーラビリティが向上しているため、カラム型データベースの人気が高まっています。
データ ウェアハウジングやその他のアプリケーションにとって、カラムナ データベースを魅力的なものにする機能がいくつかあります。これらには以下が含まれます:
列指向のストレージ: 列指向のデータベースは、データを行ではなく列に格納するため、大規模なデータセットのクエリと分析が容易になります。
圧縮: 列指向データベースはデータを圧縮して、ストレージ要件を減らし、パフォーマンスを向上させます。
インデックス作成: 列データベースは、インデックスを使用してデータをすばやく検索します。
パーティショニング: カラム型データベースでは、複数のサーバー間でデータをパーティショニングできるため、スケーラビリティが向上します。
列指向データベースの例は、Amazon Redshift です。これは、データ ウェアハウジングや高いパフォーマンスを必要とするその他のアプリケーション向けに最適化された、クラウドベースの列指向データベースです。列指向のストレージ、圧縮、インデックス作成、およびパーティショニングを使用して、パフォーマンスとスケーラビリティを向上させます。
カラム型データベースの主な利点は、パフォーマンスとスケーラビリティの向上です。これらは、データ ウェアハウジングや、高いパフォーマンスを必要とするその他のアプリケーションに適しています。ただし、従来のリレーショナル データベースよりもセットアップと保守が難しい場合があります。
カラム型データベースをめぐる論争の 1 つはコストです。専用のハードウェアとソフトウェアが必要なため、従来のデータベースよりも高価になる可能性があります。
列データベースは、リレーショナル データベース、NoSQL データベース、オブジェクト指向データベースなど、他の種類のデータベースに関連しています。また、高いパフォーマンスとスケーラビリティを必要とするデータ ウェアハウスやその他のストレージ システムにも関連しています。
カラム型データベースは、ビジネス インテリジェンス ツールや分析プラットフォームなどの他のテクノロジと組み合わせて使用されることがよくあります。これらのツールを使用して、柱状データベースに格納されたデータを分析および視覚化できます。
コラム型データベースは、Web アプリケーション、オンライン ゲーム、ストリーミング メディアなどのアプリケーションでも使用されます。スケーラビリティとパフォーマンスにより、これらのアプリケーションに適しています。