¿Qué son las bases de datos columnares?
Las bases de datos columnares son tipo de base de datos optimizadas para consultas analíticas y almacenamiento de datos. A diferencia de las bases de datos tradicionales basadas en filas, que almacenan los datos fila por fila, las bases de datos columnares almacenan los datos por columnas. Esto significa que todos los valores de una misma columna se almacenan juntos, lo que agiliza la exploración, el filtrado y la agregación de grandes conjuntos de datos. Este método de almacenamiento reduce la cantidad de datos que se leen del disco, lo que mejora significativamente el rendimiento de las consultas que procesan grandes volúmenes de datos, como el cálculo de medias o sumas de millones de registros.
Al recuperar datos, las bases de datos columnares sólo cargan las columnas específicas necesarias para una consulta, en lugar de filas enteras. Esto hace que operaciones como la búsqueda, el filtrado y la agregación sean mucho más rápidas, especialmente para cargas de trabajo analíticas. Además, las bases de datos en columnas utilizan técnicas de compresión más eficaces, ya que los tipos de datos similares se almacenan juntos, lo que reduce los costes de almacenamiento y mejora el rendimiento de las consultas.
Comparación entre base de datos columnar y base de datos relacional
Las bases de datos columnares son ideales para consultas analíticas y cargas de trabajo de lectura intensiva, mientras que una base de datos relacional organiza los datos en tablas basadas en filas, optimizando el procesamiento transaccional. Las bases de datos columnares ofrecen un rendimiento de consulta más rápido para grandes conjuntos de datos mediante la reducción de las operaciones de E/S (entrada/salida), mientras que las bases de datos relacionales garantizan... Conformidad con ACID. Elegir entre ellas depende de su caso de uso específico, por lo que hemos profundizado en sus diferencias para ayudarle a decidir qué base de datos es la ideal para su escenario.
| Característica | Base de datos en columnas | Base de datos relacional (orientada a filas) |
| Formato de almacenamiento | Almacena los datos por columnas | Almacena los datos por filas |
| Mejor caso de uso | Consultas analíticas, almacenamiento de datos | Aplicaciones transaccionales (OLTP) |
| Rendimiento de las consultas | Más rápido para operaciones de lectura pesada (agregaciones, filtrado) | Optimizado para inserciones, actualizaciones y eliminaciones frecuentes |
| Recuperación de datos | Sólo lee las columnas necesarias, reduciendo la E/S | Lee filas enteras, aunque sólo se necesiten unas pocas columnas |
| Compresión | Gran eficacia gracias a la similitud de los tipos de datos en una columna | Menos eficiente, ya que existen diferentes tipos de datos en una fila |
| Indexación | A menudo no necesita índices debido a la eficacia del almacenamiento y la recuperación. | Utiliza índices para acelerar las consultas, pero requiere almacenamiento adicional. |
| Rendimiento de escritura | Más lento para actualizaciones e inserciones frecuentes | Más rápido para escrituras transaccionales |
| Ejemplos | Capella ColumnarAmazon Redshift, Google BigQuery | MySQL, PostgreSQL, SQL Server |
Casos de uso de bases de datos columnares
He aquí algunos casos de uso habituales de las bases de datos columnares:
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- Inteligencia y análisis empresarial: Las bases de datos columnares son ideales para consultar grandes conjuntos de datos y generar informes, cuadros de mando y perspectivas. Su capacidad para escanear y agregar rápidamente columnas específicas las hace perfectas para tareas como el análisis de ventas, las previsiones financieras y la identificación de tendencias.
- Almacenamiento de datos: Estas bases de datos se utilizan ampliamente en almacenes de datos para almacenar y procesar cantidades masivas de datos históricos. El almacenamiento en columnas permite realizar consultas eficientes en vastos conjuntos de datos, lo que permite a las organizaciones realizar análisis complejos y respaldar la toma de decisiones.
- Procesamiento de macrodatos: Las bases de datos columnares gestionan eficazmente semiestructurado datos en entornos de big data. Se integran bien con herramientas como Hadoop y Spark, permitiendo un procesamiento más rápido de datos a gran escala para el aprendizaje automáticoETL (extracción, transformación y carga), etc.
- Análisis de datos de registro y eventos: Las bases de datos columnares son ideales para analizar archivos de registro, datos de telemetría y flujos de eventos. Su compresión y rendimiento de consulta las hacen idóneas para supervisar sistemas, solucionar problemas e identificar patrones en grandes volúmenes de datos.
- Cargas de trabajo de aprendizaje automático e IA: Dado que los modelos de ML requieren un preprocesamiento de datos y una extracción de características pesados, las bases de datos columnares ayudan a acelerar estas operaciones recuperando rápidamente las columnas relevantes sin escanear datos innecesarios.
Ejemplos de bases de datos en columnas
Algunos ejemplos de bases de datos columnares son:
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- Capella Columnar: Un JSON nativo Base de datos NoSQL para aplicaciones que requieran Y cargas de trabajo transaccionales.
- Amazon Redshift: Un almacén de datos basado en la nube optimizado para análisis a gran escala.
- Google BigQuery: Un almacén de datos sin servidor totalmente gestionado y diseñado para realizar consultas SQL rápidas en big data.
- Parquet Apache: Formato de archivo de almacenamiento en columnas utilizado habitualmente con marcos de procesamiento de big data como Apache Spark y Hadoop.
- ClickHouse: Una base de datos en columnas de código abierto para el procesamiento analítico en tiempo real.
Cada una de las bases de datos mencionadas está optimizada para cargas de trabajo analíticas, ofreciendo un rendimiento de consulta más rápido y un almacenamiento más eficiente que las bases de datos relacionales tradicionales.
¿Cuándo no debo utilizar una base de datos en columnas?
Las bases de datos en columnas no son las más adecuadas para todas las situaciones. Estos son algunos escenarios en los que es posible que desee evitar el uso de una base de datos columnar:
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- Cargas de trabajo transaccionales de alta frecuencia (OLTP): Las bases de datos columnares no suelen estar optimizadas para inserciones, actualizaciones y eliminaciones frecuentes. Si necesitas manejar un gran número de transacciones en tiempo real, una base de datos relacional (basada en filas) puede ser una mejor opción.
- Aplicaciones a pequeña escala: Utilizar una base de datos columnar añade una complejidad innecesaria para aplicaciones sencillas con datos limitados. Las bases de datos relacionales tradicionales son más fáciles de configurar y gestionar para proyectos pequeños.
- Operaciones frecuentes a nivel de fila: Si su aplicación requiere modificaciones frecuentes de registros individuales (por ejemplo, actualización de información de clientes y procesamiento de pedidos), las bases de datos basadas en filas son más eficientes porque almacenan filas completas juntas.
- Escrituras en tiempo real y baja latencia: Las bases de datos relacionales funcionan mejor para aplicaciones que requieren la ingestión de datos en tiempo real y el acceso inmediato a los registros recién insertados (por ejemplo, aplicaciones de mensajería y sistemas bancarios).
En general, las bases de datos columnares deben evitarse para aplicaciones con muchas transacciones, actualizaciones frecuentes y procesamiento en tiempo real. En cambio, deben utilizarse para análisis, informes y procesamiento de datos a gran escala.
¿Tengo que elegir entre bases de datos columnares y relacionales?
No hay por qué elegir exclusivamente entre bases de datos columnares y relacionales. Muchas arquitecturas de datos modernas aprovechan los puntos fuertes de ambos sistemas para dar respuesta a distintas necesidades dentro de una misma aplicación u organización. He aquí algunas formas de combinarlos eficazmente:
Bases de datos híbridas
Algunas bases de datos disponen de modos de almacenamiento por filas y por columnas. Estos modos permiten almacenar los datos transaccionales en tablas relacionales y optimizar las consultas analíticas con el almacenamiento en columnas. Esto ayuda a equilibrar el rendimiento transaccional (OLTP) con la eficiencia analítica (OLAP) sin necesidad de bases de datos separadas.
Canalizaciones ETL
Puede almacenar datos transaccionales en tiempo real en una base de datos relacional y, a continuación, trasladarlos periódicamente a un almacén de datos en columnas para su análisis. Por ejemplo, las transacciones podrían procesarse en una base de datos relacional y, a continuación, los trabajos ETL podrían extraer, transformar y cargar los datos en una base de datos columnar para la elaboración de informes y análisis.
Replicación de datos en tiempo real
Si necesita información en tiempo real, puede utilizar CDC (captura de datos de cambios) o herramientas de streaming para sincronizar continuamente los datos relacionales con una base de datos en columnas. Por ejemplo, una aplicación de comercio minorista podría registrar las compras en una base de datos relacional y transmitirlas a una base de datos columnar para analizar las tendencias al instante.
Consultas federadas
Algunas plataformas permiten ejecutar consultas SQL en bases de datos relacionales y columnares sin mover los datos. Por ejemplo, AWS Athena puede consultar datos en Amazon RDS (relacional) y Amazon Redshift (columnar) en una sola consulta.
La combinación de bases de datos permite realizar transacciones rápidas cuando es necesario, al tiempo que se mantiene la escalabilidad y la eficiencia para análisis de macrodatos. Sin embargo, hay algunas situaciones en las que es necesario elegir una base de datos en lugar de otra. Si su carga de trabajo es principalmente transaccional, implica escrituras frecuentes o requiere uniones y relaciones complejas, elija una base de datos relacional. Si su carga de trabajo es analítica, implica lecturas de datos a gran escala o requiere agregaciones e informes rápidos, elija una base de datos columnar.
Principales conclusiones y próximos pasos
Las bases de datos columnares y relacionales tienen puntos fuertes únicos que las hacen adecuadas para distintos tipos de cargas de trabajo. Las bases de datos columnares destacan en escenarios analíticos, ya que ofrecen un rendimiento de consulta rápido y un almacenamiento eficiente para grandes conjuntos de datos, mientras que las bases de datos relacionales son ideales para cargas de trabajo transaccionales que requieren actualizaciones frecuentes, inserciones y uniones complejas. Sin embargo, las arquitecturas de datos modernas a menudo se benefician de la combinación de ambos sistemas, aprovechando sus capacidades complementarias para gestionar diversas necesidades de datos. Si conoce su caso de uso específico, sus patrones de carga de trabajo y sus requisitos de rendimiento, podrá diseñar una estrategia de datos que maximice la eficiencia, la escalabilidad y la rentabilidad.
Puede seguir aprendiendo sobre bases de datos columnares a través de los siguientes recursos:
Preguntas frecuentes
¿Qué es una base de datos columnar? Una base de datos columnar almacena los datos en columnas en lugar de en filas, lo que agiliza el análisis y la agregación de grandes conjuntos de datos.
¿Cuándo utilizar una base de datos en columnas? Las bases de datos columnares son ideales para el análisis de macrodatos y informes en tiempo realdonde se necesita un rendimiento de lectura rápido.
¿Cuál es la diferencia entre las bases de datos columnares y las relacionales? Las bases de datos columnares están optimizadas para consultas analíticas, mientras que las relacionales son mejores para cargas de trabajo transaccionales y actualizaciones frecuentes.
¿Puedo utilizar bases de datos columnares y relacionales? Sí. Muchas organizaciones utilizan ambos tipos de bases de datos: las relacionales para las transacciones diarias y las columnares para el análisis.
¿Cuáles son las desventajas de las bases de datos columnares? Las bases de datos columnares suelen ser menos eficientes para actualizaciones frecuentes, inserciones o transacciones en tiempo real, lo que las hace inadecuadas para aplicaciones como los sistemas de comercio electrónico.
