Beste Spaltenorientierte Datenbanken
Spaltenorientierte Datenbanken speichern Daten nach Spalten statt nach Zeilen. Das Datenformat in diesen Lösungen macht sie schneller und effizienter für sofortige analytische Abfragen. Diese Datenbanken werden hauptsächlich in Data Warehouses verwendet, um massive Datenmengen aus verschiedenen Quellen zu verarbeiten und zu handhaben, indem sie als Grundlage für Business-Intelligence-Tools dienen. Diese Datenbanken unterstützen die Erstellung von Dokumenten, das Abrufen über Abfragen, das Aktualisieren und Bearbeiten sowie das Löschen von Informationen. Spaltenorientierte Speicher helfen aufgrund ihres Datenformats, den Ressourcenverbrauch bei Abfragen großer Datensätze zu minimieren. Unternehmen, die an der Implementierung einer Datenbank für Data Warehousing und Big Data Verarbeitung interessiert sind, können sich für eine spaltenorientierte Datenbank entscheiden.
Es gibt andere Datenbanktypen, die ähnlich, aber leicht unterschiedlich zu spaltenorientierten Datenbanksoftware sind, einschließlich objektorientierte Datenbanksoftware, Graphdatenbanken, Key-Value-Datenbanken und mehr.
Um in die Kategorie der spaltenorientierten Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Daten speichern Daten im spaltenorientierten Format speichern Benutzern das Abrufen von Daten ermöglichenFeatured Spaltenorientierte Datenbanken At A Glance
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Ein Open-Source-Datenbanksystem
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Apache Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das jedem Projekt im Hadoop-Ökosystem zur Verfügung steht, unabhängig von der Wahl des Datenverarbeitungs-Frameworks, des Datenmodells oder der
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Apache Kudu ist ein kostenloser und quelloffener spaltenorientierter Datenspeicher des Apache Hadoop-Ökosystems.
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Apache ORC ist ein selbstbeschreibendes, typbewusstes spaltenbasiertes Dateiformat für Hadoop-Workloads.
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