Row Oriented Database vs Column Oriented Database

Row Oriented Database

• 디스크에 테이블이 Rows로 저장됩니다.
• 하나의 IO block read는 테이블에서 여러개의 Rows를 읽어옵니다.
• 특정 Row를 찾으려면 많은 양의 IO가 필요합니다.

 

예시

일반적으로 우리가 사용하는 Row-Oriented Database의 예시입니다.

사용자 입장에서는 위와 같이 보일 텐데 이를 실제 디스크에 저장한다면 아래와 같은 예시로 저장될 것입니다.

회색은 하나의 block 에 있는 데이터를 의미하고 빨간 세로선 3개로 해당 Row가 끝났음을 명시했습니다.

 

검색 예시

Select first_name from emp where ssn=666

을 실행하면 아래와 같이 순서대로 페이지들을 검색합니다.

1번 block -> 없음

2번 block -> 없음

3번 block -> 있음

 

합 연산의 예시

Select sum(salary) from emp

각 Row의 salary의 합을 계산하기 위한 쿼리입니다.

이 연산은 모든 Block에 대한 IO를 요청합니다.

아래와 같이 1001부터 1008까지 모든 데이터를 요청하게 됩니다.

 

salary 뿐만 아니라 실제로 사용에 필요없는 row_id, id, name 등 연산에는 필요 없는 모든 정보를 다 가져오게 되죠.

Row-Oriented Database는 이런식으로 동작합니다.

 

Column-Oriented Database

• 테이블은 column first로 저장됩니다.
• 하나의 IO block read는 여러 column을 테이블에서 읽어 옵니다.
• 특정 Column에 대한 값을 가져오는데 적은 IO가 필요합니다.
  • 하지만, 여러개의 column을 작업하는데는 더 많은 IO가 필요합니다.
• OLAP에 주로 사용합니다. (온라인 분석 처리)

 

예시

Row-Oriented Database와 같은 예시로 동작을 확인해보겠습니다.

 

실제 데이터베이스에 아래와 같이 저장됩니다.

각 Column과 관련된 값의 순서로말이죠.

따라서, row_id는 매 Column마다 존재합니다.

 

이런 경우에는 당연히 데이터의 수정이 매우 괴로울것이 예상되죠

하나의 데이터를 삭제/수정하면 모든 IO block에 대한 작업이 필요하기 때문입니다.

 

그러면 실제 연산을 어떻게 하는지 확인해보겠습니다.

 

검색 예시

Select first_name from emp where ssn=666

동일한 검색 예시를 해보겠습니다.

 

1. 먼저 ssn을 기준으로 block을 검색합니다. (X, V 표시)

첫번째 block에는 666이 없지만 (X), 두번째 block에는 ssn=666인것을 찾았습니다. (V)

 

2. 찾은 row id를 사용하여 first_name을 찾을 수 있습니다 (빨간 화살표)

FAQ : 어떻게 첫번째 block을 넘기고 2번째 block의 Yan을 찾았냐는 질문을 할 수 있는데 Database 내에는 metadata를 사용한 특정 block을 찾을 수 있는 효율적인 동작을 위한 기능들이 있다고 생각을 하면 될거같습니다.

 

여기서는 검색의 효율이 높아보입니다.

다만, 다른 검색에서는 효율이 어떻게 될지 보면 좋을것 같네요.

 

검색 예시 2

Select * from emp where id = 1

이 예시에서는 아래와 같이 동작합니다.

1. id = 1인 row_id를 찾습니다.

2. 모든 Column block에서 row_id=1인 값을 가져옵니다. (거의 모든 block에서 IO read가 필요합니다.)

 

Column-Oriented Database 연산의 끔찍한 점이 이와 같습니다.

다만, 당연히 좋은 점이 있습니다.

 

합 연산 예시

Select sum(salary) from emp

Row-oriented Database에서는 각 페이지들을 다 읽어서 Salary만 계산하는 과정이 추가로 필요했습니다.

 

반면, 아래와 같이 Column-Oriented Database는 하나의 column에 대한 데이터만 읽어와서 합치면 됩니다!

따라서, 이런 연산에서 강점이 있습니다.

 

결론적으로 Row-Oriented 와 Column-Oriented Database를 비교하면 아래와 같습니다.

Row-Oriented Database	Column-Oriented Database
Row-Based 저장	Column-based 저장
read/write에 대해서 최적이다.	Write가 느리다.
OLTP (온라인 트랜잭션 처리)	OLAP (온라인 분석 처리)
압축이 효율적이지 않음.	압축이 효율적임
Aggregation이 효율적이지 않음.	Aggregationo이 효율적임
Multi-column에 대한 query가 효율적	Multi-column에 대한 query가 비효율