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隨著數(shù)據(jù)量的不斷增加，傳統(tǒng)的面向行的數(shù)據(jù)庫已經(jīng)不能滿足業(yè)務(wù)需求，這時候面向列的數(shù)據(jù)庫應(yīng)運而生。面向列的數(shù)據(jù)庫是將數(shù)據(jù)按照列進行存儲和操作的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，也稱為列式存儲數(shù)據(jù)庫。與傳統(tǒng)的面向行的數(shù)據(jù)庫相比，面向列的數(shù)據(jù)庫在處理大數(shù)據(jù)時有著更高的效率和更好的表現(xiàn)。
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本文將介紹面向列的數(shù)據(jù)庫的概念、特點、應(yīng)用場景以及常見的面向列的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品。
一、概念
面向列的數(shù)據(jù)庫與傳統(tǒng)面向行的數(shù)據(jù)庫更大的差別在于數(shù)據(jù)存儲方式。傳統(tǒng)面向行的數(shù)據(jù)庫按照行進行存儲和操作，每行對應(yīng)一個記錄，包含多個字段。而面向列的數(shù)據(jù)庫則是將同一列的數(shù)據(jù)存儲在一起，每列對應(yīng)一個字段，這種存儲方式可以大大優(yōu)化復(fù)雜查詢和聚合操作的性能。
二、特點
1. 高性能：面向列的數(shù)據(jù)庫能夠?qū)⒉煌淼牧刑崛〕鰜?，合并成一個新的列存儲在一起，使用者能夠快速地根據(jù)字段進行查詢。這種存儲方式與傳統(tǒng)的行式存儲相比，擁有更高的查詢效率。
2. 節(jié)省空間：由于每個字段只存儲一次，所以面向列的數(shù)據(jù)庫相比傳統(tǒng)的行式存儲方式可以節(jié)省大量的存儲空間。
3. 易于擴展：面向列的數(shù)據(jù)庫可以方便的添加新的列，而如果需要增加行數(shù)的話，則需要對整個表進行調(diào)整，非常麻煩。
4. 處理大數(shù)據(jù)量：在處理大數(shù)據(jù)時，傳統(tǒng)面向行的數(shù)據(jù)庫很容易出現(xiàn)性能問題。而面向列的數(shù)據(jù)庫則可通過充分利用壓縮算法和盡可能多的對查詢優(yōu)化實現(xiàn)高效的處理大數(shù)據(jù)量。
三、應(yīng)用場景
面向列的數(shù)據(jù)庫在大數(shù)據(jù)場景下有著廣泛應(yīng)用，特別是在實時數(shù)據(jù)分析和大數(shù)據(jù)存儲分析等領(lǐng)域表現(xiàn)突出。以下是常用的面向列的數(shù)據(jù)庫應(yīng)用場景：
1. 數(shù)據(jù)倉庫：在大數(shù)據(jù)倉庫中，傳統(tǒng)的行式存儲按照表進行存儲，而在面向列的數(shù)據(jù)庫中則是將不同表的列提取出來存儲在一起，這樣可以提高數(shù)據(jù)查詢的速度，方便數(shù)據(jù)倉庫在大數(shù)據(jù)環(huán)境下的維護。
2. 實時數(shù)據(jù)分析：在實時數(shù)據(jù)檢索操作中，面向行的數(shù)據(jù)庫需要進行復(fù)雜的數(shù)據(jù)查詢操作，而面向列的數(shù)據(jù)庫則通過將不同表的列提取出來存儲，可以實現(xiàn)不同數(shù)據(jù)的合并和查詢，更方便實現(xiàn)對不同數(shù)據(jù)的分析和存儲。
3. 金融分析：在金融領(lǐng)域，大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析是非常重要的，并且需要數(shù)據(jù)處理速度快、可靠性高、存儲成本低等特點。因此，面向列的數(shù)據(jù)庫被廣泛應(yīng)用于金融分析領(lǐng)域。
四、常見面向列的數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品
1. Vertica：Vertica是一款列式數(shù)據(jù)庫，被廣泛應(yīng)用于實時數(shù)據(jù)分析、金融交易分析等領(lǐng)域。它的查詢速度非?？欤梢栽诤芏痰臅r間內(nèi)對幾個T的數(shù)據(jù)進行分析。
2. Infobright: 該數(shù)據(jù)庫更大的特點是采用了“分區(qū)裂變”技術(shù)，這種技術(shù)可以將數(shù)據(jù)分塊并壓縮，降低了存儲成本的同時提高了查詢速度。
3. Amazon Redshift:這是一款基于列式存儲的云端數(shù)據(jù)倉庫，可以方便地進行大數(shù)據(jù)分析，尤其適用于在線廣告等高效處理大數(shù)據(jù)的場景。
4. HBase: HBase是Apache Hadoop項目的一部分，是一款非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，支持TB或PB級別的數(shù)據(jù)存儲和管理，是一個分布式面向列的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，主要應(yīng)用于大規(guī)模數(shù)據(jù)下的在線網(wǎng)站實時數(shù)據(jù)查詢。
五、
面向列的數(shù)據(jù)庫以它高性能、節(jié)省空間、易于擴展、處理大數(shù)據(jù)量等特點成為許多企業(yè)和機構(gòu)在大數(shù)據(jù)存儲中的首選。未來，隨著數(shù)據(jù)量的不斷增長和大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的不斷擴大，面向列的數(shù)據(jù)庫將會被應(yīng)用于越來越多的場景。
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想要成為炙手可熱的大數(shù)據(jù)技術(shù)人才，這些大數(shù)據(jù)的核心技術(shù)一定要知曉！
一、大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段
大數(shù)據(jù)基礎(chǔ)階段需掌握的技術(shù)有：Linux、Docker、KVM、MySQL基礎(chǔ)、Oracle基礎(chǔ)、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、Linux命令
對于大數(shù)據(jù)開發(fā)通常是在Linux環(huán)境下進行的，相比Linux操作系統(tǒng)，Windows操作系統(tǒng)是封閉的操作系統(tǒng)，開源的大數(shù)據(jù)軟件很受限制，因此，想從事大數(shù)據(jù)開發(fā)相關(guān)工作，還需掌握Linux基礎(chǔ)操作命令
2、 Redis
Redis是一個key-value存儲系統(tǒng)，其出現(xiàn)很大程度補償了memcached這類key/value存儲的不足，在部分場合可以對關(guān)系數(shù)據(jù)庫起到很好的補充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客戶端搜物圓，使用很方便，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Redis的安裝、配置及相關(guān)使用方法。
二、大數(shù)據(jù)存儲階段
大數(shù)據(jù)存儲階段需掌握的技術(shù)有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一個分布式的、面向列的開源數(shù)據(jù)庫，它不同于一般的關(guān)系數(shù)據(jù)庫，更適合于非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)螞遲存儲的數(shù)據(jù)庫，是一個世塌高可靠性、高性能、面向列、可伸縮的分布式存儲系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握HBase基礎(chǔ)知識、應(yīng)用、架構(gòu)以及高級用法等。
2、Hive
Hive是基于Hadoop的一個數(shù)據(jù)倉庫工具，可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)文件映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供簡單的sql查詢功能，可以將sql語句轉(zhuǎn)換為MapReduce任務(wù)進行運行，十分適合數(shù)據(jù)倉庫的統(tǒng)計分析。對于Hive需掌握其安裝、應(yīng)用及高級操作等。
三、大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段
大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計階段需掌握的技術(shù)有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是一種高吞吐量的分布式發(fā)布訂閱消息系統(tǒng)，其在大數(shù)據(jù)開發(fā)應(yīng)用上的目的是通過Hadoop的并行加載機制來統(tǒng)一線上和離線的消息處理，也是為了通過集群來提供實時的消息。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Kafka架構(gòu)原理及各組件的作用和使用方法及相關(guān)功能的實現(xiàn)！
2、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和傳輸?shù)南到y(tǒng)，F(xiàn)lume支持在日志系統(tǒng)中定制各類數(shù)據(jù)發(fā)送方，用于收集數(shù)據(jù);同時，F(xiàn)lume提供對數(shù)據(jù)進行簡單處理，并寫到各種數(shù)據(jù)接受方(可定制)的能力。大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握其安裝、配置以及相關(guān)使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要組件，是一個為分布式應(yīng)用提供一致的軟件，提供的功能包括：配置維護、域名服務(wù)、分布式同步、組件服務(wù)等，在大數(shù)據(jù)開發(fā)中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的實現(xiàn)方法。
四、大數(shù)據(jù)實時計算階段
大數(shù)據(jù)實時計算階段需掌握的技術(shù)有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是專為大規(guī)模數(shù)據(jù)處理而設(shè)計的快速通用的計算引擎，其提供了一個全面、統(tǒng)一的框架用于管理各種不同性質(zhì)的數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)源的大數(shù)據(jù)處理的需求，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Spark基礎(chǔ)、SparkJob、Spark RDD、spark job部署與資源分配、Spark shuffle、Spark內(nèi)存管理、Spark廣播變量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相關(guān)知識。
2、storm
Storm為分布式實時計算提供了一組通用原語，可被用于“流處理”之中，實時處理消息并更新數(shù)據(jù)庫。這是管理隊列及工作者集群的另一種方式。Storm可以方便地在一個計算機集群中編寫與擴展復(fù)雜的實時計算，Storm用于實時處理，就好比 Hadoop 用于批處理。Storm保證每個消息都會得到處理，而且它很快——在一個小集群中，每秒可以處理數(shù)以百萬計的消息。
五、大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段
大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)采集階段需掌握的技術(shù)有：Python、Scala。
1、Python與數(shù)據(jù)分析
Python是面向?qū)ο蟮木幊陶Z言，擁有豐富的庫，使用簡單，應(yīng)用廣泛，在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域也有所應(yīng)用，主要可用于數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)分析以及數(shù)據(jù)可視化等，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需學(xué)習(xí)一定的Python知識。
2、Scala
Scala是一門多范式的編程語言，大數(shù)據(jù)開發(fā)重要框架Spark是采用Scala語言設(shè)計的，想要學(xué)好Spark框架，擁有Scala基礎(chǔ)是必不可少的，因此，大數(shù)據(jù)開發(fā)需掌握Scala編程基礎(chǔ)知識！
以上只是一些簡單的大數(shù)據(jù)核心技術(shù)總結(jié)，比較零散，想要學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)的同學(xué)，還是要按照一定到的技術(shù)路線圖學(xué)習(xí)！
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