Casos de uso e exemplos de bancos de dados colunares

O que são bancos de dados colunares?

Os bancos de dados colunares são um tipo de banco de dados otimizados para consultas analíticas e armazenamento de dados. Diferentemente dos bancos de dados tradicionais baseados em linhas, que armazenam dados linha a linha, os bancos de dados colunares armazenam dados por colunas. Isso significa que todos os valores de uma única coluna são armazenados juntos, o que torna mais rápida a varredura, o filtro e a agregação de grandes conjuntos de dados. Esse método de armazenamento reduz a quantidade de dados lidos do disco, levando a melhorias significativas no desempenho de consultas que processam grandes volumes de dados, como o cálculo de médias ou somas de milhões de registros.

Ao recuperar dados, os bancos de dados colunares carregam apenas as colunas específicas necessárias para uma consulta, em vez de linhas inteiras. Isso torna operações como pesquisa, filtragem e agregações muito mais rápidas, especialmente para cargas de trabalho analíticas. Além disso, os bancos de dados colunares usam técnicas de compactação com mais eficiência, pois tipos de dados semelhantes são armazenados juntos, reduzindo os custos de armazenamento e melhorando o desempenho da consulta.

Comparação entre banco de dados colunar e banco de dados relacional

Os bancos de dados colunares são ideais para consultas analíticas e cargas de trabalho de leitura intensa, enquanto um banco de dados relacional organiza os dados em tabelas baseadas em linhas, otimizando o processamento transacional. Os bancos de dados colunares oferecem desempenho de consulta mais rápido para grandes conjuntos de dados, reduzindo as operações de E/S (entrada/saída), enquanto os bancos de dados relacionais garantem Conformidade com ACID. A escolha entre eles depende do seu caso de uso específico, portanto, analisamos a fundo as diferenças entre eles para ajudá-lo a decidir qual banco de dados é ideal para o seu cenário.

Casos de uso de bancos de dados colunares

Aqui estão alguns casos de uso comuns para bancos de dados colunares:

• • Inteligência e análise de negócios: Os bancos de dados colunares são ideais para consultar grandes conjuntos de dados para gerar relatórios, painéis e insights. Sua capacidade de examinar e agregar rapidamente colunas específicas os torna perfeitos para tarefas como análise de vendas, previsão financeira e identificação de tendências.
  • Armazenamento de dados: Esses bancos de dados são amplamente usados em data warehouses para armazenar e processar grandes quantidades de dados históricos. O armazenamento colunar permite a consulta eficiente em vastos conjuntos de dados, possibilitando que as organizações realizem análises complexas e apoiem a tomada de decisões.
  • Processamento de big data: Os bancos de dados colunares lidam com eficiência com dados estruturados e semiestruturado dados em ambientes de Big Data. Eles se integram bem a ferramentas como Hadoop e Spark, permitindo o processamento mais rápido de dados em grande escala para aprendizado de máquina, pipelines de ETL (extrair, transformar, carregar) e muito mais.
  • Análise de dados de registro e eventos: Os bancos de dados colunares são ideais para analisar arquivos de registro, dados de telemetria e fluxos de eventos. Sua compactação e desempenho de consulta os tornam adequados para monitorar sistemas, solucionar problemas e identificar padrões em dados de grande volume.
  • Cargas de trabalho de aprendizado de máquina e IA: Como os modelos de ML exigem muito pré-processamento de dados e extração de recursos, os bancos de dados colunares ajudam a acelerar essas operações, recuperando rapidamente as colunas relevantes sem varrer dados desnecessários.

Exemplos de bancos de dados colunares

Alguns exemplos de bancos de dados colunares incluem:

• • Capella Columnar: Um JSON nativo Banco de dados NoSQL para aplicações que requerem análises E cargas de trabalho transacionais.
  • Amazon Redshift: Um data warehouse baseado em nuvem otimizado para análises em larga escala.
  • Google BigQuery: Um data warehouse sem servidor totalmente gerenciado, projetado para consultas SQL rápidas em big data.
  • Apache Parquet: Um formato de arquivo de armazenamento colunar comumente usado com estruturas de processamento de big data, como Apache Spark e Hadoop.
  • ClickHouse: Um banco de dados colunar de código aberto para processamento analítico em tempo real.

Cada banco de dados listado acima é otimizado para cargas de trabalho analíticas, oferecendo desempenho de consulta mais rápido e armazenamento mais eficiente do que os bancos de dados relacionais tradicionais.

Quando não devo usar um banco de dados colunar?

Os bancos de dados colunares não são a melhor opção para todas as situações. Aqui estão alguns cenários em que você pode querer evitar o uso de um banco de dados colunar:

• • Cargas de trabalho transacionais de alta frequência (OLTP): Os bancos de dados colunares geralmente não são otimizados para inserções, atualizações e exclusões frequentes. Se você precisar lidar com um grande número de transações em tempo real, um banco de dados relacional (baseado em linhas) pode ser uma opção melhor.
  • Aplicativos de pequena escala: O uso de um banco de dados colunar acrescenta complexidade desnecessária para aplicativos simples com dados limitados. Os bancos de dados relacionais tradicionais são mais fáceis de configurar e gerenciar em projetos menores.
  • Operações frequentes em nível de linha: Se o seu aplicativo exigir modificações frequentes em registros individuais (por exemplo, atualização de informações de clientes e processamento de pedidos), os bancos de dados baseados em linhas são mais eficientes porque armazenam linhas completas juntas.
  • Gravações em tempo real e com baixa latência: Os bancos de dados relacionais têm melhor desempenho para aplicativos que exigem ingestão de dados em tempo real e acesso imediato a registros recém-inseridos (por exemplo, aplicativos de mensagens e sistemas bancários).

Em geral, os bancos de dados colunares devem ser evitados para aplicativos com muitas transações, atualizações frequentes e processamento em tempo real. Em vez disso, eles devem ser usados para análises, relatórios e processamento de dados em grande escala.

Tenho que escolher entre bancos de dados colunares e relacionais?

Você não precisa necessariamente escolher exclusivamente entre bancos de dados colunares e relacionais. Muitas arquiteturas de dados modernas aproveitam os pontos fortes de ambos os sistemas para atender a diferentes necessidades dentro do mesmo aplicativo ou organização. Aqui estão algumas maneiras de combiná-los de forma eficaz:

Bancos de dados híbridos

Alguns bancos de dados têm modos de armazenamento baseados em linhas e em colunas. Esses modos permitem que os dados transacionais sejam armazenados em tabelas relacionais e, ao mesmo tempo, otimizam as consultas analíticas com o armazenamento em colunas. Isso ajuda a equilibrar o desempenho transacional (OLTP) com a eficiência analítica (OLAP) sem a necessidade de bancos de dados separados.

Pipelines de ETL

É possível armazenar dados transacionais em tempo real em um banco de dados relacional e, em seguida, movê-los periodicamente para um data warehouse colunar para análise. Por exemplo, as transações podem ser processadas em um banco de dados relacional e, em seguida, os trabalhos de ETL podem extrair, transformar e carregar dados em um banco de dados colunar para geração de relatórios e análises.

Replicação de dados em tempo real

Se você precisar de insights em tempo real, poderá usar ferramentas de CDC (captura de dados alterados) ou de streaming para sincronizar continuamente os dados relacionais em um banco de dados colunar. Por exemplo, um aplicativo de varejo poderia registrar compras em um banco de dados relacional e transmiti-las para um banco de dados colunar para análise instantânea de tendências.

Consulta federada

Algumas plataformas permitem que você execute consultas SQL em bancos de dados relacionais e colunares sem mover os dados. Por exemplo, o AWS Athena pode consultar dados no Amazon RDS (relacional) e no Amazon Redshift (colunar) em uma única consulta.

A combinação de bancos de dados permite transações rápidas quando necessário, mantendo a escalabilidade e a eficiência para análise de big data. No entanto, há algumas situações em que você precisa escolher um banco de dados em vez do outro. Se sua carga de trabalho for principalmente transacional, envolver gravações frequentes ou exigir junções e relacionamentos complexos, escolha um banco de dados relacional. Se sua carga de trabalho for analítica, envolver leituras de dados em grande escala ou exigir agregações e relatórios rápidos, escolha um banco de dados colunar.

Principais conclusões e próximas etapas

Os bancos de dados colunares e relacionais têm pontos fortes exclusivos que os tornam adequados para diferentes tipos de cargas de trabalho. Os bancos de dados colunares se destacam em cenários analíticos, oferecendo desempenho de consulta rápido e armazenamento eficiente para grandes conjuntos de dados, enquanto os bancos de dados relacionais são ideais para cargas de trabalho transacionais que exigem atualizações frequentes, inserções e uniões complexas. No entanto, as arquiteturas de dados modernas geralmente se beneficiam da combinação de ambos os sistemas, aproveitando seus recursos complementares para lidar com diversas necessidades de dados. Ao compreender seu caso de uso específico, os padrões de carga de trabalho e os requisitos de desempenho, é possível projetar uma estratégia de dados que maximize a eficiência, a escalabilidade e a relação custo-benefício.

Você pode continuar aprendendo sobre bancos de dados colunares por meio dos recursos abaixo:

• • Armazenamento em coluna vs. armazenamento em linha: Qual é a diferença?
  • Sobre o Capella Columnar - Docs
  • Banco de dados vs. Data Warehouse: Diferenças entre eles, casos de uso, exemplos
  • Bancos de dados relacionais vs. não relacionais: Recursos e benefícios

Perguntas frequentes

O que é um banco de dados colunar? Um banco de dados colunar armazena dados em colunas em vez de linhas, o que agiliza a análise e as agregações em grandes conjuntos de dados.

Quando devo usar um banco de dados colunar? Os bancos de dados colunares são ideais para análise de big data e relatórios em tempo realonde é necessário um desempenho de leitura rápido.

Qual é a diferença entre bancos de dados colunares e relacionais? Os bancos de dados colunares são otimizados para consultas analíticas, enquanto os bancos de dados relacionais são melhores para cargas de trabalho transacionais e atualizações frequentes.

Posso usar bancos de dados colunares e relacionais? Sim! Muitas organizações usam os dois tipos de bancos de dados, sendo que os bancos de dados relacionais lidam com transações diárias e os bancos de dados colunares são usados para análises.

Quais são as desvantagens dos bancos de dados colunares? Os bancos de dados colunares geralmente são menos eficientes para atualizações e inserções frequentes ou transações em tempo real, o que os torna inadequados para aplicativos como sistemas de comércio eletrônico.