Contenido
- Definición - ¿Qué significa Columnar Database?
- Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
- Techopedia explica la base de datos en columnas
Definición - ¿Qué significa Columnar Database?
Una base de datos columnar es un sistema de administración de bases de datos (DBMS) que almacena datos en columnas en lugar de en filas como lo hacen los DBMS relacionales. Las principales diferencias entre una base de datos columnar y una base de datos tradicional orientada a filas se centran en el rendimiento, las necesidades de almacenamiento y las técnicas de modificación de esquema. El objetivo de este tipo de base de datos es leer y escribir datos de manera efectiva desde y hacia el almacenamiento secundario para poder acelerar el tiempo de procesamiento al devolver una consulta.
Una base de datos columnar también se puede conocer como una base de datos orientada a columnas
Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
Techopedia explica la base de datos en columnas
Los datos almacenados aparecen en orden de registro, lo que significa que la entrada en la primera columna está relacionada con la entrada en la segunda columna y otras columnas si la entrada aparece en la misma fila. Por ejemplo, la entrada número 100 en la columna 1 pertenece al mismo registro que la entrada número 100 en la columna 2. Esto permite acceder a datos individuales en columnas como un grupo en lugar de acceder a ellos individualmente y fila por fila. Los datos se almacenan de arriba a abajo en lugar de izquierda a derecha como en un RDBMS orientado a filas.
Las bases de datos en columnas son beneficiosas porque los datos pueden estar altamente comprimidos, lo que permite que las operaciones en columnas se realicen a un ritmo rápido. También se autoindexa y usa menos espacio en disco en comparación con un RDBMS. Sin embargo, el proceso de carga puede llevar tiempo dependiendo del tamaño de los datos involucrados. También se convierte en un desafío para la base de datos si hay cargas incrementales, lo que agrega problemas en términos de rendimiento del sistema.