使用面向列的数据库
Google的Bigtable和Apache HBase是Hadoop的一部分，都是面向列的数据库。
Hypertable和Cloudata也是如此。这些数据存储中的每一个在几个方面各不相同，但具有共同的基本基础。
当开发人员在工作中使用关系数据库系统，并不断被谈论和阅读，基本关系数据库管理系统（RDBMS）的概念，如实体及其关系，已经与数据库的概念密不可分。
在关系数据库中使用表和列
在 RDBMS 中，实体的属性存储在表列中。列是预先定义的，值存储在表中的所有元素或行的所有列中。请参阅图以加强您的理解。
这个基本示例有五列。
将此表存储在 RDBMS 中时，需要定义每列的数据类型。
例如，您可以将存储名字的列设置为 VARCHAR（或变量字符类型），将 ZIP 设置为整数（在美国，所有邮政编码都是整数）。您可以有一些单元格，行和列的交集，具有不存在的值（即 NULL）。例如，Jolly Goodfellow没有中间名，因此此人的中间名列值为NULL。
通常，RDBMS 表有几列，有时有几十列。该表本身最多可容纳几千条记录。
在特殊情况下，关系表中可能会保留数百万行，但保留如此大量的数据可能会导致数据访问停止，除非应用了非规范化等特殊注意事项。
当您开始使用表来存储和访问数据时，您可能需要更改它以保存一些其他属性。这些属性可能是街道地址和食物偏好。随着较新记录的存储，以及这些较新属性的值，现有记录中这些属性的值可能为空。此外，当您保留更多种类的属性时，稀疏数据的可能性
sets - 在许多单元格中具有 null 的集合 - 变得越来越真实。在某些时候，您的表可能类似于下图中的表。
现在，考虑到此数据正在演变，您必须存储单元格值的每个版本。
把它想象成一个三维的Excel电子表格，其中第三个维度是时间。
然后，随时间演变的值可以被认为是多个电子表格中的单元格值，按时间顺序一个接一个。
浏览下图以了解三维 Excel 抽象电子表格。
尽管该示例非常简单，但您可能已经感觉到，随着数据的发展而更改表、存储大量稀疏单元格以及处理值版本可能会变得复杂。或者更准确地说，如果在 RDBMS 的帮助下处理，则很复杂！您很可能在自己的应用程序中经历过其中的一些情况。
列数据库与 RDBMS 的对比
接下来，引入列数据库来建模和存储相同的示例。
由于到目前为止，该示例已使用RDBMS进行介绍，因此与RDBMS相比，了解列数据库可以清楚地突出其关键功能。
首先，面向列的数据库对前期架构定义的需求最小，并且随着数据的发展，可以轻松容纳较新的列。
在典型的面向列的存储中，您可以预定义列系列而不是列。列系列是组合在一起到一个捆绑包中的一组列。列族中的列在逻辑上彼此相关，尽管这不是必需的。列系列成员在物理上存储在一起，通常用户通过将具有相似访问特征的列组合到同一系列中而受益。对于可以定义的列族数，理论上几乎没有限制，但将它们保持在最低限度有助于保持架构的可塑性。在手头的示例中，定义三个列系列（特别是名称、位置和首选项）可能就足够了。
在列数据库中，列族类似于 RDBMS 中的列。两者都通常在数据存储在表中之前定义，并且本质上是相当静态的。RDBMS 中的列定义了它们可以存储的数据类型。列族没有这样的限制;它们可以包含任意数量的列，这些列可以存储任何类型的数据，只要它们可以作为字节数组持久化。
面向列的数据库表的每一行仅将数据值存储在具有有效值的列中。根本不存储空值。在此阶段，您可能会受益于下图，其中当前示例已变形以适合列存储模型。
除了作为稀疏和可延展数据集的友好存储容器外，列数据库还存储每个单元格的多个版本。因此，当前示例中不断发展的数据将存储在列数据库中，如下图所示。
在物理存储中，数据不存储为单个表，而是按列系列存储。列数据库旨在扩展，可以轻松容纳数百万列和数十亿行。因此，单个表通常跨越多台计算机。行键唯一标识列数据库中的行。随着数据的增长，行被排序并拆分为包含连续值的捆绑包。下图更详细地描述了数据的物理存储方式。
典型的列数据库部署在群集中，但出于开发和实验目的，您可以在单个节点中运行它。每个列数据库都有自己的特殊网络拓扑和部署体系结构，但深入了解其中任何一个都应该提供一个典型方案。
最后
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