Почему колоночные форматы хранения Parquet и ORC предпочтительнее для аналитики, чем строковые форматы?

Колоночные форматы хранения, такие как Parquet и ORC, предпочтительнее строковых форматов для аналитики по нескольким причинам:

• Эффективное извлечение и анализ данных. datafinder.ru В колоночных базах данных каждый столбец таблицы хранится на диске по отдельности, что позволяет быстро и эффективно извлекать их. datafinder.ru
• Поддержка агрегатных функций. datafinder.ru Колоночные базы данных поддерживают агрегатные функции над столбцами данных, что минимизирует использование ресурсов при запросах к большим наборам данных. datafinder.ru
• Гибкое использование. datafinder.ru В отличие от реляционных баз данных, колоночные базы данных не требуют того, чтобы в каждой строке присутствовали одни и те же столбцы. datafinder.ru
• Ускорение чтения данных. bigdataschool.ru Колоночный метод хранения позволяет пропускать ненужные столбцы при чтении данных, что существенно ускоряет чтение. bigdataschool.ru
• Меньший размер файлов. bigdataschool.ru habr.com Колоночные файлы занимают меньше места на жёстком диске вследствие более эффективного сжатия информации по столбцам. bigdataschool.ru

Однако у колоночных форматов есть и недостатки: они занимают больше места в оперативной памяти и не используются в средах потоковой обработки. bigdataschool.ru

Таким образом, выбор формата хранения зависит от конкретных условий использования и требований к производительности, сжатию и читабельности. university.ylab.io