TGViewer
Аналитика данных / Data Study Аналитика данных / Data Study @data_study · 9.46K subscribers
Post #188 2.91K
Колоночные Базы Данных

Наверняка вы знакомы с реляционными базами данных и такими СУБД как Postgres, MySQL, MS SQL Server. Эти базы данных отлично решают задачи обработки транзакций, являются OLTP-системами и подчиняются принципам ACID.
Однако реляционные БД не всегда могут работать эффективно для аналитических задач и обработки большого количества аналитических запросов на чтение данных, особенно если мы говорим про большие объемы данных.

Для обработки аналитических запросов существуют OLAP-системы (Online Analytical Processing), к которым также относятся колоночные базы данных.

📍Различия между колоночными и строковыми базами данных

Сходство:
данные структурированы и хранятся в виде таблиц с атрибутами (столбцами) и записями (строками), это удобно для восприятия пользователя, которые работает как с обычными таблицами.

Различия:
- Хранение данных. в строковых БД на физических дисках хранятся значения строк рядом друг с другом, в колоночных БД данные записываются в память диска по столбцам
- Опираясь на предыдущее различие, чтение данных в колоночных БД происходит также по столбцам, что в десятки раз ускоряет чтение данных и выполнение запросов к БД.

Пример:
У нас есть таблица из 50 столбцов и 1 млн. записей. При выполнении запроса по 4 столбцам из таблицы в строковой БД запрос будет идти по всем 50 столбцам и по каждой записи внутри таблицы, т.е. перебором всего 1 млн. записей.
В колоночной БД запрос выберет нужные 4 столбца, пробежит по ним и выдаст только те записи в итоге, которые соответствуют запросу.

Преимущества строчных БД (Реляционные БД):
- быстрое выполнение операций записи и обновления данных (INSERT, UPDATE)
- транзакционная целостность и выполнение ACID
- работа с данными на языке SQL

Преимущества колоночных БД (Один из видов Нереляционных БД):
- быстрое выполнение запросов на чтение данных
- более простая масштабируемость БД
- низкие требования к консистентности данных
- распределенные вычисления и распараллеливание запросов (MPP)
- шардирование данных (хранение по частям на разных хостах)

Примеры решений колоночных БД: Clickhouse, Vertica, Apache Cassandra

Полезные ссылки:
🔗Статья про колоночные и строчные СУБД
🔗
Статья про Clickhouse
🔗Статья про Vertica
🔗Clickhouse Documentation
🔗Apache Cassandra Documentation
  • 👍 11
  • 🔥 5
More from @data_study
  1. Oct 5, 2026Жена поздравила меня с днём учителя 😊😍
  2. Oct 2, 2026Чтобы вы понимали, у нас чатик аналитиков на работе назывался anal_party Через что только…
  3. Sep 30, 2026С учеником на менторинге проработали задание по созданию дерева метрик - как результат он…
  4. Sep 27, 2026Post #1504
  5. Sep 26, 2026AI ассистентов много не бывает... Установил себе в VS Code еще один плагин SourceCraft, эт…
  6. Sep 24, 2026Поставил себе цель закрывать кружок активности каждый день Листая статистику в приложении…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →