行指向・列指向

前置き

	OLTP（オンライントランザクション処理）	OLAP（オンライン分析処理）
目的	データベーストランザクションの処理	集約されたデータの分析
処理手法	書き込み操作が主	読み取り操作が主
データベース	DWH 以外のデータベースを使用する	DWH を使用する
活用例	注文の処理、在庫の更新、顧客アカウントの管理など	レポートの生成、複雑なデータ分析、傾向の特定など

行指向と列指向

1. 行指向

• データの保存方法: 行ごとにデータを保存。1つのレコード（行）の全ての列が一緒に保存される。
• 使われるケース: OLTPに向いている。例えば、銀行の口座情報のように、ある1人の顧客の全ての情報（名前、住所、残高など）を一度に取得・更新するような場合に有効。
• 読み取りの効率: 1つの行をまとめて読み取るため、行全体がメモリにロードされる。ある特定の行に関する操作（更新や削除）が効率的。
• 代表的なデータベース: MySQL、PostgreSQL、Oracleなどの一般的なRDBMSがこれに該当する。

例：

ID	名前	年齢	職業
1	太郎	30	エンジニア
2	花子	28	デザイナー

この例では、1行目（ID 1）のすべてのデータ（名前、年齢、職業）が一緒に保存される。

2. 列指向

• データの保存方法: 列ごとにデータを保存する。同じ列に属するデータが連続して保存される。
• 使われるケース: 分析処理（OLAP）に向いている。例えば、「すべての顧客の年齢の平均を計算する」といった集計処理が効率的に行えるため、大規模なデータ分析に適している。
• 読み取りの効率: 必要な列だけを読み取るため、特定の列のデータに対して高速なアクセスが可能。集計やフィルタリングに強い。
• 代表的なデータベース: Amazon Redshift、Google BigQuery、Apache Cassandra、HBaseなどが列指向のデータベース。

例：

ID	1	2
名前	太郎	花子
年齢	30	28
職業	エンジニア	デザイナー

この場合、「年齢」列のデータだけを一度に読み取ることが可能。

まとめ

• 行指向は、トランザクション（頻繁な読み書き）のためのデータベースに最適。
• 列指向は、分析や集計を効率的に行いたい場合に適している。

これらの違いを理解することで、用途に応じたデータベースの選択が可能になる。