Spaltenorientierte Datenbanken
Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten in Spalten, anstatt in Zeilen, was zu schnelleren Abfragen und effizienteren Analysen führt.
Klassifikation
- KomplexitätMittel
- AuswirkungTechnisch
- EntscheidungstypArchitektur
- OrganisationsreifeFortgeschritten
Technischer Kontext
Prinzipien & Ziele
Use Cases & Szenarien
Kompromisse
- Abhängigkeit von spezifischen Tools.
- Schwierigkeiten bei der Datenmigration.
- Mangelnde Standardisierung.
- Regelmäßige Leistungstests durchführen.
- Sicherheitsvorkehrungen einhalten.
- Enger Kontakt zu Datenanbietern pflegen.
I/O & Ressourcen
- Datenquellen
- Benutzeranforderungen
- Analytisches Projekt Setup
- Analytische Dashboards
- Berichterstattung in Echtzeit
- Datenanalysen
Beschreibung
Spaltenorientierte Datenbanken bieten eine differenzierte Speicherung von Daten, die besonders vorteilhaft für analytische Anwendungen ist. Durch die Speicherung von Daten in Spalten können Abfrageleistungen erheblich gesteigert werden und die Konzentration auf bestimmte Attribute ermöglicht tiefere Analysen.
✔Vorteile
- Hohe Abfragegeschwindigkeit durch spaltenweise Speicherung.
- Effiziente Speicherplatznutzung durch Kompression.
- Bessere Unterstützung für analytische Workloads.
✖Limitationen
- Nicht geeignet für transaktionale Workloads.
- Höhere Komplexität der Abfragen in bestimmten Szenarien.
- Potenzielle Latenzzeiten bei großen Abfragen.
Trade-offs
Metriken
- Abfragegeschwindigkeit
Misst die Zeit, die benötigt wird, um Abfragen auszuführen.
- Speicherplatzoptimierung
Bewertet die Effizienz der Speichernutzung.
- Systemressourcennutzung
Überwacht den Verbrauch von Systemressourcen während des Betriebs.
Beispiele & Implementierungen
Analytik-Anwendung bei einem Finanzdienstleister
Ein Finanzdienstleister verwendet eine spaltenorientierte Datenbank, um große Datenmengen in Sekundenschnelle zu analysieren.
Einsatz eines Columnar DBs in der Telekommunikation
Ein Telekommunikationsunternehmen nutzt spaltenorientierte Datenbanken zur Betrugserkennung und Netzoptimierung.
Echtzeit-Analyse für Einzelhändler
Ein Einzelhändler verwendet eine spaltenorientierte Datenbank, um Echtzeit-Einblicke in das Kundenverhalten zu erhalten.
Implementierungsschritte
Datenquellen identifizieren und analysieren.
Spaltenorientierte Datenbank auswählen und implementieren.
Dashboards und Analytik-Werkzeuge einrichten.
⚠️ Technische Schulden & Engpässe
Tech Debt
- Veraltete Datenbanksoftware
- Unzureichende Systemressourcen
- Mangelnde Dokumentation
Bekannte Engpässe
Beispiele für Missbrauch
- Zugriff auf die Datenbank ohne Anforderungen.
- Verwendung von veralteten Datenmodellen.
- Nichteinhaltung der Datenrichtlinien.
Typische Fallen
- Zusammenführung unnötiger Daten.
- Missverständliche Datenvisualisierung.
- Nichtbeachtung der Nutzungsrichtlinien.
Erforderliche Fähigkeiten
Drivers (Architectural Drivers)
Constraints
- • Begrenzte Unterstützung für Transaktionsverarbeitung.
- • Abhängigkeit von spezialisierten Anbietern.
- • Erfordert spezifische Hardware für optimale Leistung.