컬럼형 데이터베이스란 무엇인가요?
컬럼형 데이터베이스는 데이터베이스 유형 분석 쿼리 및 데이터 웨어하우징에 최적화되어 있습니다. 데이터를 행 단위로 저장하는 기존의 행 기반 데이터베이스와 달리, 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 열 단위로 저장합니다. 즉, 단일 열의 모든 값이 함께 저장되므로 대용량 데이터세트를 더 빠르게 스캔, 필터링, 집계할 수 있습니다. 이 저장 방식은 디스크에서 읽는 데이터의 양을 줄여주므로 수백만 개의 레코드에 대한 평균이나 합계를 계산하는 등 대량의 데이터를 처리하는 쿼리의 성능이 크게 향상됩니다.
데이터를 검색할 때 열 형식 데이터베이스는 전체 행이 아닌 쿼리에 필요한 특정 열만 로드합니다. 따라서 특히 분석 워크로드의 경우 검색, 필터링, 집계와 같은 작업이 훨씬 빨라집니다. 또한, 컬럼형 데이터베이스는 유사한 데이터 유형이 함께 저장되므로 압축 기술을 더 효과적으로 사용하여 스토리지 비용을 절감하고 쿼리 성능을 개선합니다.
컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 비교
컬럼형 데이터베이스는 분석 쿼리와 읽기 작업이 많은 워크로드에 적합하며, 관계형 데이터베이스는 행 기반 테이블로 데이터를 구성하여 트랜잭션 처리를 최적화합니다. 컬럼형 데이터베이스는 I/O(입/출력) 작업을 줄여 대규모 데이터 세트에 대해 더 빠른 쿼리 성능을 제공하는 반면, 관계형 데이터베이스는 다음을 보장합니다. 산 규정 준수. 특정 사용 사례에 따라 데이터베이스를 선택하는 것이 달라질 수 있으므로, 시나리오에 적합한 데이터베이스를 결정하는 데 도움이 되도록 두 데이터베이스의 차이점을 자세히 살펴봤습니다.
| 기능 | 컬럼형 데이터베이스 | 관계형 데이터베이스(행 중심) |
| 저장 형식 | 열별로 데이터 저장 | 행 단위로 데이터 저장 |
| 모범 사용 사례 | 분석 쿼리, 데이터 웨어하우징 | 트랜잭션 애플리케이션(OLTP) |
| 쿼리 성능 | 읽기 작업이 많은 작업(집계, 필터링)의 속도 향상 | 잦은 삽입, 업데이트 및 삭제에 최적화됨 |
| 데이터 검색 | 필수 열만 읽어서 I/O를 줄입니다. | 몇 개의 열만 필요한 경우에도 전체 행을 읽습니다. |
| 압축 | 열의 데이터 유형이 유사하여 효율성이 높음 | 서로 다른 데이터 유형이 연속으로 존재하므로 효율성이 떨어짐 |
| 인덱싱 | 효율적인 저장 및 검색으로 인덱스가 필요하지 않은 경우가 많습니다. | 인덱스를 사용하여 쿼리 속도를 높이지만 추가 저장 공간이 필요합니다. |
| 쓰기 성능 | 잦은 업데이트 및 삽입 시 느려짐 | 트랜잭션 쓰기 속도 향상 |
| 예제 | 카펠라 칼럼, 아마존 레드쉬프트, 구글 빅쿼리 | MySQL, PostgreSQL, SQL Server |
컬럼형 데이터베이스 사용 사례
다음은 열 형식 데이터베이스의 몇 가지 일반적인 사용 사례입니다:
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- 비즈니스 인텔리전스 및 분석: 컬럼 데이터베이스는 보고서, 대시보드, 인사이트를 생성하기 위해 대규모 데이터세트를 쿼리하는 데 이상적입니다. 특정 열을 빠르게 스캔하고 집계하는 기능 덕분에 매출 분석, 재무 예측, 트렌드 파악과 같은 작업에 적합합니다.
- 데이터 웨어하우징: 이러한 데이터베이스는 데이터 웨어하우스에서 방대한 양의 과거 데이터를 저장하고 처리하는 데 널리 사용됩니다. 컬럼형 스토리지를 사용하면 방대한 데이터 세트에서 효율적으로 쿼리할 수 있으므로 조직에서 복잡한 분석을 수행하고 의사 결정을 지원할 수 있습니다.
- 빅 데이터 처리: 컬럼형 데이터베이스는 구조화된 데이터와 반구조화 데이터를 처리할 수 있습니다. Hadoop 및 Spark와 같은 도구와 잘 통합되어 다음과 같은 데이터를 더 빠르게 처리할 수 있습니다. 머신 러닝을 위한 대규모 데이터, ETL(추출, 변환, 로드) 파이프라인 등입니다.
- 로그 및 이벤트 데이터 분석: 컬럼 데이터베이스는 로그 파일, 원격 분석 데이터, 이벤트 스트림을 분석하는 데 이상적입니다. 압축 및 쿼리 성능이 뛰어나 시스템 모니터링, 문제 해결, 대용량 데이터의 패턴 식별에 적합합니다.
- 머신 러닝 및 AI 워크로드: ML 모델에는 많은 데이터 전처리와 특징 추출이 필요하므로 컬럼형 데이터베이스는 불필요한 데이터를 스캔하지 않고 관련 컬럼을 빠르게 검색하여 이러한 작업을 가속화하는 데 도움이 됩니다.
열 형식 데이터베이스 예제
열 형식 데이터베이스의 몇 가지 예는 다음과 같습니다:
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- 카펠라 칼럼: JSON 네이티브 NoSQL 데이터베이스 분석이 필요한 애플리케이션의 경우 AND 트랜잭션 워크로드.
- 아마존 레드쉬프트: 대규모 분석에 최적화된 클라우드 기반 데이터 웨어하우스입니다.
- 구글 빅쿼리: 빅 데이터에 대한 빠른 SQL 쿼리를 위해 설계된 완전 관리형 서버리스 데이터 웨어하우스입니다.
- 아파치 마루: 아파치 스파크나 하둡과 같은 빅데이터 처리 프레임워크에서 일반적으로 사용되는 컬럼형 스토리지 파일 형식입니다.
- ClickHouse: 실시간 분석 처리를 위한 오픈 소스 컬럼형 데이터베이스입니다.
위에 나열된 각 데이터베이스는 분석 워크로드에 최적화되어 기존의 관계형 데이터베이스보다 더 빠른 쿼리 성능과 더 효율적인 저장 공간을 제공합니다.
언제 열 형식 데이터베이스를 사용하지 말아야 하나요?
열 형식 데이터베이스가 모든 상황에 가장 적합한 것은 아닙니다. 다음은 열 형식 데이터베이스 사용을 피해야 할 수 있는 몇 가지 시나리오입니다:
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- 고빈도 트랜잭션 워크로드(OLTP): 컬럼 데이터베이스는 일반적으로 잦은 삽입, 업데이트, 삭제에 최적화되어 있지 않습니다. 많은 수의 실시간 트랜잭션을 처리해야 하는 경우에는 관계형(행 기반) 데이터베이스가 더 나은 선택일 수 있습니다.
- 소규모 애플리케이션: 컬럼형 데이터베이스를 사용하면 데이터가 제한된 단순한 애플리케이션의 경우 불필요한 복잡성이 추가됩니다. 기존의 관계형 데이터베이스는 소규모 프로젝트의 경우 설정 및 관리가 더 쉽습니다.
- 잦은 행 수준 작업: 애플리케이션에서 개별 레코드를 자주 수정해야 하는 경우(예: 고객 정보 업데이트 및 주문 처리) 행 기반 데이터베이스는 전체 행을 함께 저장하므로 더 효율적입니다.
- 지연 시간이 짧은 실시간 쓰기: 관계형 데이터베이스는 실시간 데이터 수집과 새로 삽입된 레코드에 대한 즉각적인 액세스가 필요한 애플리케이션(예: 메시징 앱 및 은행 시스템)에서 더 나은 성능을 발휘합니다.
일반적으로 트랜잭션이 많은 애플리케이션, 잦은 업데이트 및 실시간 처리에는 열 형식 데이터베이스를 사용하지 않아야 합니다. 대신 분석, 보고 및 대규모 데이터 처리에는 열 데이터베이스를 사용해야 합니다.
컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 중 하나를 선택해야 하나요?
반드시 컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스 중 하나만 선택할 필요는 없습니다. 많은 최신 데이터 아키텍처는 두 시스템의 강점을 활용하여 동일한 애플리케이션이나 조직 내에서 서로 다른 요구 사항을 해결합니다. 다음은 두 시스템을 효과적으로 결합할 수 있는 몇 가지 방법입니다:
하이브리드 데이터베이스
일부 데이터베이스에는 행 기반 및 열 기반 저장 모드가 모두 있습니다. 이러한 모드를 사용하면 트랜잭션 데이터를 관계형 테이블에 저장하는 동시에 분석 쿼리를 열 형식 저장소로 최적화할 수 있습니다. 이렇게 하면 별도의 데이터베이스 없이도 트랜잭션 성능(OLTP)과 분석 효율성(OLAP)의 균형을 맞출 수 있습니다.
ETL 파이프라인
실시간 트랜잭션 데이터를 관계형 데이터베이스에 저장한 다음 분석을 위해 주기적으로 컬럼형 데이터 웨어하우스로 옮길 수 있습니다. 예를 들어, 트랜잭션은 관계형 데이터베이스에서 처리한 다음 ETL 작업을 통해 데이터를 추출, 변환, 로드하여 보고 및 분석을 위해 컬럼형 데이터베이스로 옮길 수 있습니다.
실시간 데이터 복제
실시간 인사이트가 필요한 경우, CDC(변경 데이터 캡처) 또는 스트리밍 도구를 사용하여 관계형 데이터를 컬럼형 데이터베이스에 지속적으로 동기화할 수 있습니다. 예를 들어, 리테일 앱은 관계형 데이터베이스에 구매 내역을 기록하고 이를 컬럼형 데이터베이스로 스트리밍하여 즉각적인 트렌드 분석을 수행할 수 있습니다.
페더레이션 쿼리
일부 플랫폼에서는 데이터를 이동하지 않고도 관계형 데이터베이스와 컬럼형 데이터베이스 모두에서 SQL 쿼리를 실행할 수 있습니다. 예를 들어, AWS Athena는 단일 쿼리에서 Amazon RDS(관계형)와 Amazon Redshift(컬럼형)의 데이터를 쿼리할 수 있습니다.
데이터베이스를 결합하면 다음과 같은 확장성과 효율성을 유지하면서 필요할 때 빠른 트랜잭션이 가능합니다. 빅 데이터 분석. 그러나 한 데이터베이스를 다른 데이터베이스보다 선택해야 하는 상황도 있습니다. 워크로드가 주로 트랜잭션이거나 잦은 쓰기를 포함하거나 복잡한 조인 및 관계가 필요한 경우 관계형 데이터베이스를 선택하세요. 워크로드가 분석적이거나 대규모 데이터 읽기를 포함하거나 빠른 집계 및 보고가 필요한 경우에는 컬럼형 데이터베이스를 선택하세요.
주요 내용 및 다음 단계
컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스는 각각 고유한 강점을 가지고 있어 다양한 유형의 워크로드에 적합합니다. 컬럼형 데이터베이스는 분석 시나리오에서 빠른 쿼리 성능과 대용량 데이터세트를 위한 효율적인 스토리지를 제공하는 반면, 관계형 데이터베이스는 잦은 업데이트, 삽입, 복잡한 조인이 필요한 트랜잭션 워크로드에 이상적입니다. 그러나 최신 데이터 아키텍처는 두 시스템을 결합하여 상호 보완적인 기능을 활용하여 다양한 데이터 요구 사항을 처리함으로써 이점을 얻는 경우가 많습니다. 특정 사용 사례, 워크로드 패턴, 성능 요구 사항을 이해하면 효율성, 확장성, 비용 효율성을 극대화하는 데이터 전략을 설계할 수 있습니다.
아래 리소스를 통해 열 형식 데이터베이스에 대해 계속 학습할 수 있습니다:
자주 묻는 질문
컬럼형 데이터베이스란 무엇인가요? 컬럼형 데이터베이스는 데이터를 행이 아닌 열에 저장하므로 대규모 데이터 집합에 대한 분석 및 집계가 더 빨라집니다.
열 형식 데이터베이스는 언제 사용해야 하나요? 컬럼형 데이터베이스는 빅 데이터 분석에 이상적이며 실시간 보고빠른 읽기 성능이 필요한 경우.
컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스의 차이점은 무엇인가요? 컬럼 데이터베이스는 분석 쿼리에 최적화된 반면, 관계형 데이터베이스는 트랜잭션 워크로드 및 빈번한 업데이트에 더 적합합니다.
컬럼형 데이터베이스와 관계형 데이터베이스를 모두 사용할 수 있나요? 맞습니다! 많은 조직에서 두 가지 유형의 데이터베이스를 모두 사용하며, 관계형 데이터베이스는 일별 트랜잭션을 처리하고 열 형식 데이터베이스는 분석에 사용합니다.
컬럼형 데이터베이스의 단점은 무엇인가요? 컬럼형 데이터베이스는 일반적으로 잦은 업데이트, 삽입 또는 실시간 트랜잭션에 효율성이 떨어지므로 전자상거래 시스템과 같은 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
