สารบัญ:

เหตุใดการจัดเก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์ทำให้การเข้าถึงข้อมูลบนดิสก์เร็วกว่าการจัดเก็บข้อมูลเชิงแถว
เหตุใดการจัดเก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์ทำให้การเข้าถึงข้อมูลบนดิสก์เร็วกว่าการจัดเก็บข้อมูลเชิงแถว

วีดีโอ: เหตุใดการจัดเก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์ทำให้การเข้าถึงข้อมูลบนดิสก์เร็วกว่าการจัดเก็บข้อมูลเชิงแถว

วีดีโอ: เหตุใดการจัดเก็บข้อมูลเชิงคอลัมน์ทำให้การเข้าถึงข้อมูลบนดิสก์เร็วกว่าการจัดเก็บข้อมูลเชิงแถว
วีดีโอ: ก้าวไปอีกขั้น! การจัดเก็บข้อมูลภายในองค์กรด้วย Dell PowerStore | Webinar -TANGERINE [Official Video] 2024, ธันวาคม
Anonim

เน้นคอลัมน์ ฐานข้อมูล (หรือที่เรียกว่าฐานข้อมูลแบบเสา) เป็น เหมาะสมกับปริมาณงานเชิงวิเคราะห์มากกว่าเพราะว่า ข้อมูล รูปแบบ ( คอลัมน์ รูปแบบ) ยืมตัวเองเพื่อ เร็วขึ้น การประมวลผลแบบสอบถาม - การสแกน การรวม ฯลฯ ในทางกลับกัน วางแนว ฐานข้อมูลจัดเก็บเดียว แถว (และทั้งหมดของมัน คอลัมน์ ) ต่อเนื่องกัน

อีกอย่างที่ควรรู้ก็คือ ทำไมฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ถึงเร็วกว่า?

เสา ฐานข้อมูล เป็น เร็วขึ้น และมีประสิทธิภาพมากกว่าแบบเดิมๆ ฐานข้อมูล เพราะการจัดเก็บข้อมูลเป็นโดย คอลัมน์ มากกว่าตามแถว ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ มี เร็วขึ้น ประสิทธิภาพการสืบค้นเนื่องจาก คอลัมน์ การออกแบบช่วยให้ข้อมูลอยู่ใกล้กันมากขึ้น ซึ่งช่วยลดเวลาในการค้นหา

บางคนอาจถามว่าฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์และฐานข้อมูลเชิงแถวต่างกันอย่างไร ฐานข้อมูลเชิงแถว เป็น ฐานข้อมูล ที่จัดระเบียบข้อมูลตามบันทึก ทำให้ข้อมูลทั้งหมดเชื่อมโยงกัน กับ บันทึกข้างกัน ใน หน่วยความจำ. ฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์ เป็น ฐานข้อมูล ที่จัดระเบียบข้อมูลตามเขตข้อมูล ทำให้ข้อมูลทั้งหมดเชื่อมโยงกัน กับ สนามข้างกัน ใน หน่วยความจำ.

ยังถามอีกว่าข้อดีหลักของการจัดเก็บข้อมูลในการจัดเก็บเชิงคอลัมน์คืออะไร

ประการแรก มาค้นพบประโยชน์หลักบางประการสำหรับฐานข้อมูลเชิงคอลัมน์:

  • ประสิทธิภาพสูงในการสืบค้นแบบรวม (เช่น COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX)
  • การบีบอัดข้อมูลและ/หรือการแบ่งพาร์ติชันข้อมูลที่มีประสิทธิภาพสูง
  • ความสามารถในการปรับขนาดที่แท้จริงและการโหลดข้อมูลที่รวดเร็วสำหรับ Big Data
  • สามารถเข้าถึงได้โดย 3. มากมายrd เครื่องมือวิเคราะห์พรรค BI

ฐานข้อมูลคอลัมน์ดีสำหรับอะไร

สรุปได้ว่า ฐานข้อมูลแบบเสา เป็น ที่ดีสำหรับ : แบบสอบถามที่เกี่ยวข้องกับเพียงไม่กี่คอลัมน์ การค้นหาแบบรวมเทียบกับข้อมูลจำนวนมหาศาล การบีบอัดตามคอลัมน์