列式存储数据库或数据仓库
引言
列式存储是一种数据组织方法，将数据表中的数据按列存储，而不是按行存储。与传统行式存储相比，列式存储提供了一系列优势，使其特别适合处理大型数据集和分析型查询。本文将探讨采用列式存储的数据库或数据仓库，并深入分析其优点和缺点。
以下是一些采用列式存储的知名数据库或数据仓库：
- Apache Cassandra：一个分布式、可扩展的 NoSQL 数据库，适用于大规模数据处理。
- Apache HBase：一个分布式、面向列的 NoSQL 数据库，专为大数据而设计。
- Apache Druid：一个实时分析平台，用于处理高吞吐量和低延迟查询。
- ClickHouse：一个开源的列式数据库，专为分析场景而优化。
- Vertica：一个商用列式数据库，针对大型数据集的交互式查询而设计。
- Redshift：一个 Amazon Web Services（AWS）提供的托管式数据仓库，采用列式存储架构。
- Greenplum：一个 Pivotal 提供的 MPP（大规模并行处理）数据库，具有列式存储功能。
- SAP HANA：一个内存计算平台，提供了列式存储和行式存储的选择。
列式存储的优点
采用列式存储的数据库或数据仓库提供了以下优点：
- 数据压缩：列式存储可以压缩列，因为相似的值存储在一起。这减少了存储空间并提高了查询性能。
- 更快的查询速度：当查询涉及多个列时，列式存储可以显著提高查询速度。这是因为它可以仅访问所需列的数据，而不是整个行。
- 可扩展性：列式存储便于扩展，因为可以向表中添加新列，而无需重新组织整个数据表。
- 适合分析：列式存储非常适合分析型查询，因为它可以高效地处理大量数据。
列式存储的缺点
尽管有明显的优点，列式存储也有一些缺点：
- 更新成本高：在列式存储中更新数据比在行式存储中更昂贵，因为需要更新受影响的列中的所有值。
- 元数据开销：列式存储需要额外的元数据来跟踪列，这会增加存储开销。
- 不适用于所有场景：列式存储主要针对分析型查询而优化，对于需要频繁更新或事务处理的应用程序可能不太适合。
采用列式存储的数据库或数据仓库提供了显著的性能优势，使其非常适合处理大型数据集和分析型查询。然而，在选择列式存储之前，重要的是要权衡优点和缺点，并考虑应用程序的特定要求。
问答
-
列式存储的主要优势是什么？
- 数据压缩、更快的查询速度、可扩展性、适合分析。
-
哪些流行的 NoSQL 数据库采用列式存储？批量打开网址.
- Apache Cassandra、Apache HBase。
-
哪种云数据仓库提供列式存储功能？在线字数统计,
- Amazon Redshift。
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列式存储的缺点是什么？
- 更新成本高、元数据开销、不适用于所有场景。
-
列式数据库通常在哪里使用？
- 大数据分析、商业智能应用、实时数据处理。
原创文章，作者：王利头，如若转载，请注明出处：https://www.wanglitou.cn/article_23036.html
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