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열 형식 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 고성능 및 확장성이 필요한 데이터 웨어하우스 및 기타 스토리지 시스템에 널리 사용되는 선택입니다.
열 형식 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하는 데이터베이스 유형입니다. 이 유형의 데이터베이스는 고성능 및 확장성이 필요한 데이터 웨어하우스 및 기타 스토리지 시스템에 특히 적합합니다. 열 기반 데이터베이스에서 각 열에는 문자열, 숫자 또는 날짜와 같은 단일 데이터 유형이 포함됩니다. 관련 열에만 액세스하면 되므로 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
테이블에 데이터를 저장하는 관계형 데이터베이스와 달리 열 형식 데이터베이스는 데이터를 열에 저장합니다. 즉, 각 열에는 문자열, 숫자 또는 날짜와 같은 단일 데이터 유형이 포함됩니다. 관련 열에만 액세스하면 되므로 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
열 형식 데이터베이스는 대규모 데이터 세트에 적합하므로 데이터 웨어하우징에 자주 사용됩니다. 또한 웹 애플리케이션 및 온라인 게임과 같이 고성능을 요구하는 애플리케이션에도 사용됩니다.
컬럼형 데이터베이스의 개념은 데이터 웨어하우스의 성능을 향상시키기 위한 방법으로 2000년대 초반에 처음 제안되었습니다. 최초의 상용 컬럼형 데이터베이스는 2003년에 출시되었습니다. 그 이후로 컬럼형 데이터베이스는 향상된 성능과 확장성을 제공하므로 점점 더 대중화되었습니다.
컬럼형 데이터베이스를 데이터 웨어하우징 및 기타 애플리케이션에 매력적으로 만드는 몇 가지 기능이 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.
열 기반 스토리지: 열 기반 데이터베이스는 행 대신 열에 데이터를 저장하므로 대규모 데이터 세트를 더 쉽게 쿼리하고 분석할 수 있습니다.
압축: 열 형식 데이터베이스는 데이터를 압축하여 스토리지 요구 사항을 줄이고 성능을 향상시킵니다.
인덱싱: 열 형식 데이터베이스는 인덱스를 사용하여 데이터를 빠르게 찾습니다.
파티셔닝: 열 기반 데이터베이스를 사용하면 데이터를 여러 서버에 걸쳐 파티셔닝할 수 있으므로 확장성이 향상됩니다.
열 기반 데이터베이스의 예는 Amazon Redshift입니다. 데이터 웨어하우징 및 기타 고성능이 요구되는 애플리케이션에 최적화된 클라우드 기반 컬럼형 데이터베이스입니다. 열 기반 스토리지, 압축, 인덱싱 및 파티셔닝을 사용하여 향상된 성능과 확장성을 제공합니다.
컬럼형 데이터베이스의 주요 장점은 향상된 성능과 확장성입니다. 데이터 웨어하우징 및 고성능이 필요한 기타 애플리케이션에 매우 적합합니다. 그러나 기존 관계형 데이터베이스보다 설정 및 유지 관리가 더 어려울 수 있습니다.
열 형식 데이터베이스를 둘러싼 한 가지 논란은 비용입니다. 특수 하드웨어 및 소프트웨어가 필요하기 때문에 기존 데이터베이스보다 비쌀 수 있습니다.
열 기반 데이터베이스는 관계형 데이터베이스, NoSQL 데이터베이스 및 개체 지향 데이터베이스와 같은 다른 유형의 데이터베이스와 관련됩니다. 또한 고성능 및 확장성이 필요한 데이터 웨어하우스 및 기타 스토리지 시스템과도 관련이 있습니다.
컬럼형 데이터베이스는 종종 비즈니스 인텔리전스 도구 및 분석 플랫폼과 같은 다른 기술과 함께 사용됩니다. 이러한 도구는 컬럼 데이터베이스에 저장된 데이터를 분석하고 시각화하는 데 사용할 수 있습니다.
열 기반 데이터베이스는 웹 애플리케이션, 온라인 게임 및 스트리밍 미디어와 같은 애플리케이션에서도 사용됩니다. 확장성과 성능으로 인해 이러한 애플리케이션에 매우 적합합니다.