列指向データベースのページのデータ構造 - ablog
行指向データベースは行単位でページ(Oracle Database でいうデータブロック)にデータを格納しているのに対して、列指向データベースは列ごとにページに格納している。クエリ実行時に結果セットを返す際に列別にバラバラのページに格納されているデータをどうやってタプル(レコード)に復元している*1のかと思ったがやはり行IDのようなものを持っているようだ。 行ID は C-Store では pid、MonetDB では BAT(Binary Association Tables) の oid と呼ばれている。 The Design and Implementation of Modern Column-Oriented Database Systems NSM(N-ary Storage Model): 行方向でブロック（ページ）にデータを格納する方式 DSM(Decomposition
列指向データベース管理システム - Wikipedia
列指向データベース管理システムは、データベース管理システム (DBMS) の内部構造において、列のデータをひとまとまりにして取り出すときに効率的であるように設計されたものである。これはデータウェアハウスや図書館のカタログのように、大量の類似のデータ項目に対し集計が行われるものに対して有用である。[1]このアプローチはvalue-basedなストレージ構造を使用する行指向データベースや相関データベースと対比される。 列指向データベース管理システムは、一般的に「カラムナデータベース」 (Columnar Database) とも呼ばれる。 詳細[編集] 通常のDBMSシステムはひとつの行を構成する列データをひとまとまりとして格納する。これに対し列指向DBMSでは、列の値をまとめてファイルシステム上の近い場所に（あるいはひとまとまりの論理構造として）置くというアプローチがある。 利点[編集] 行
MariaDB、カラム型データベースエンジン「MariaDB ColumnStore」発表。OLAPへ参入
MariaDB、カラム型データベースエンジン「MariaDB ColumnStore」発表。OLAPへ参入 MariaDB ColumnStoreは、その名が示す通りMariaDBのストレージエンジンとして組み込めるカラム型のデータベースエンジンです。 一般のデータベースエンジンはデータを行単位で扱うのに対して、カラム型データベースエンジンは列単位で処理するのが最大の特徴です。 データを列単位で処理すると同一型のデータが並ぶためデータの圧縮効率が高く、また一般に列方向で行われる集計処理も高速に、しかも列ごとに分散して並列に行えるという利点があります。そのためにカラム型データベースエンジンは、大規模な分析や集計処理を得意とするデータベース製品で使われています。 MariaDB ColumnStoreはもともとオープンソースのデータウェアハウス向けデータベース「InfiniDB」をフォークした
Apache Druid | Apache® Druid
Apache® DruidDruid is a high performance, real-time analytics database that delivers sub-second queries on streaming and batch data at scale and under load. Download Join Slack GitHub Sub-second queries at any scaleExecute OLAP queries in milliseconds on high-cardinality and high-dimensional data sets with billions to trillions of rows without pre-defining or caching queries in advance. High concu
Apache Parquet
Documentation Download Apache Parquet is an open source, column-oriented data file format designed for efficient data storage and retrieval. It provides efficient data compression and encoding schemes with enhanced performance to handle complex data in bulk. Parquet is available in multiple languages including Java, C++, Python, etc...
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GitHub - apache/druid: Apache Druid: a high performance real-time analytics database.
GitHub - citusdata/cstore_fdw: Columnar storage extension for Postgres built as a foreign data wrapper. Check out https://github.com/citusdata/citus for a modernized columnar storage implementation built as a table access method.