Kolumnorienterade

Kolumnorienterade databaser är ett sätt att lagra och bearbeta data där data organiseras per kolumn i stället för per rad. I radsorienterade system lagras varje rad som en enhet, medan kolumnorienterade system lagrar varje kolumn kontinuerligt över alla rader. Denna struktur underlättar läsningar av en eller några få kolumner och används därför vanligt i analytiska och beslutsstödsapplikationer.

Fördelar med kolumnorienterad lagring inkluderar effektivare kompression eftersom liknande värden följer varandra inom en kolumn, samt stöd för predicate pushdown, skippning av onödiga rader och vektoriserad exekvering. Denna kombination minskar I/O och ökar genomströmningen för stora frågor och komplexa aggregeringar. Kolumnorienterade databaser används i datalager, business intelligence och OLAP-sammanhang.

Begränsningar och överväganden: Inläggningar och uppdateringar är ofta dyrare än i radsorienterade system, eftersom förändringar i en kolumn kan kräva omlagring av flera kolumner. Därför passar kolumnorienterade lösningar bäst för skriv- och läsintensiva analytiska arbetsbelastningar och stora batchladdningar. Exempel på kolumnorienterade databaser och verktyg är MonetDB, Vertica och ClickHouse; moderna tjänster som Snowflake, Google BigQuery och Amazon Redshift använder också kolumnlagring. Parquet och ORC är kolumnorienterade filformat som ofta används tillsammans med sådana system.

---