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Exkurs Dateiformate für SQL: Avro,txt,ORC,CSV,JSON, PARQUET

Inhaltsverzeichnis

Warum ist das Thema Dateiformate so wichtig?

Das Thema Dateiformate ist von großer Bedeutung, weil es die Effizienz und Leistung von Datenverarbeitungs- und -speicherungssystemen direkt beeinflusst.
Wer sich für eine Zertifizierung im Datenbankbereich interessiert, w.z.B. Microsoft DP-203 oder im Beruf Daten über unterschiedliche Quellen einlesen muss,
der wird an diesem Thema nicht vorbeikommen.

In Firmen arbeitet oft mit Datenbanken, die mehrere hundert GB haben können und enthalten unterschiedliche Daten.

Dieser Exkurs geht kurz auf Dateiformate, OLTP-Systeme, OLTP-Systeme ein, aber im Fokus sind die jeweiligen Dateiformate.
Am Ende werden einige Beispiele zusammengetragen, zwecks Wissenstest.

Hier sind einige "grobe" Gründe, warum die Wahl des richtigen Dateiformats entscheidend ist:
Diese Gründe sollen Dir lediglich helfen, die Wichtigkeit einstufen zu können.

Datenintegrität und Schemaevolution
Formate wie Avro und Parquet ermöglichen die Speicherung von Schema-Informationen zusammen mit den Daten, was die Schemaevolution und -validierung erleichtert.

Unterschied zwischen Zeilen-Fokus und Spalten-Fokus
Simple und provozierend ausgedrückt:
Obwohl jede Tabelle sowohl aus Zeilen als auch aus Spalten besteht, liegt der Unterschied im Fokus der Speicherung und Verarbeitung der Daten.
Dies beeinflusst die Leistung und Effizienz der Datenbankoperationen.

Hier ist eine detaillierte Erklärung:

Zeilen-Fokus (Row-based Storage)
Definition
Bei der zeilenbasierten Speicherung werden alle Spaltenwerte einer Zeile zusammen gespeichert.
**Jede Zeile repräsentiert einen vollständigen Datensatz.
Beispiel:
Eine Tabelle mit Kundeninformationen:

KundeID Name Alter Stadt
1 Alice 30 Bochum
2 Bob 25 Essen
3 Charlie 35 Dortmund

In zeilenbasierter Speicherung wird jede Zeile vollständig zusammen gespeichert.
Vorteile:

Effizienz bei Transaktionen:
Ideal für OLTP-Systeme, da die gesamte Zeile häufig gelesen und geschrieben wird.
Dies führt zu schnellen Insert-, Update- und Delete-Operationen.

Einfache Verwaltung:

Einfaches Datenmodell, das die natürliche Struktur der meisten Anwendungsdaten widerspiegelt.
Nachteile:

Weniger effizient für analytische Abfragen, die nur bestimmte Spalten betreffen, da unnötige Daten mitgelesen werden.

Spalten-Fokus (Column-based Storage)
Definition
Bei der spaltenbasierten Speicherung werden alle Werte einer Spalte zusammen gespeichert.
Jede Spalte enthält alle Werte eines Attributs über viele Zeilen hinweg.

Beispiel
Die gleiche Tabelle mit Kundeninformationen in spaltenbasierter Speicherung:

KundeID: [1, 2, 3]
Name: [Alice, Bob, Charlie]
Alter: [30, 25, 35]
Stadt: [Berlin, München, Hamburg]

Jede Spalte wird separat gespeichert.

Vorteile:

**Effizienz bei Abfragen:

Ideal für OLAP-Systeme, da analytische Abfragen häufig nur bestimmte Spalten betreffen. Dies führt zu schnelleren Abfragen und geringerer I/O-Last.

Bessere Komprimierung:
Ähnliche Datenwerte werden zusammen gespeichert, was die Komprimierungseffizienz erhöht und Speicherplatz spart.

Effiziente Aggregationen:

Aggregatfunktionen wie SUM, AVG, COUNT können effizienter ausgeführt werden.
Nachteile:

Weniger effizient für transaktionsbasierte Operationen, da beim Schreiben oder Lesen ganzer Datensätze mehrere Spaltenzugriffe erforderlich sind.

Es lässt sich also kurz zusammen fassen:

Zeilen-Fokus (Row-based Storage)

OLATP und OLTP-Systeme sollten jedem ein Begriff sein.
Als Reminder hier noch einmal die Erklärungen:

OLTP-Systeme (Online Transaction Processing)
Systeme für die Verwaltung und Verarbeitung einer hohen Anzahl kurzer Online-Transaktionen, die häufig Schreib- und Leseoperationen umfassen.
Typisch für Anwendungen wie E-Commerce, Banken und Buchhaltung, wo schnelle Transaktionen und Datenintegrität entscheidend sind.

OLAP-Systeme (Online Analytical Processing)
Systeme für die Analyse großer Datenmengen, um komplexe Abfragen und Berichte zu erstellen.
Typisch für Data Warehouses und Business Intelligence, wo schnelle und effiziente Abfragen und Aggregationen erforderlich sind.

Zeilenspeicherung (OLTP) vs. Spaltenspeicherung (OLAP)

Um die Unterschiede zwischen Zeilenspeicherung und Spaltenspeicherung zu verstehen, ist es wichtig, die spezifischen Anforderungen und Ziele von OLTP- (Online Transaction Processing) und OLAP- (Online Analytical Processing) Systemen zu betrachten.

Zeilenspeicherung (Row-based Storage)
Definition
Bei der Zeilenspeicherung werden die Daten zeilenweise gespeichert, was bedeutet, dass alle Werte einer Zeile zusammenhängend gespeichert werden. Jede Zeile repräsentiert einen vollständigen Datensatz.

Typische Verwendung:

OLTP-Systeme (Online Transaction Processing)
Transaktionsbasierte Anwendungen, z. B. Datenbanken für E-Commerce, Banken, Buchhaltungssysteme
Vorteile:

Schnelle Schreibvorgänge: Da komplette Datensätze in einer Zeile gespeichert sind, können Insert- und Update-Operationen schnell ausgeführt werden.
Effiziente Transaktionen: OLTP-Systeme profitieren von der schnellen Verarbeitung von Transaktionen, da ganze Zeilen schnell gelesen und geschrieben werden.
Einfache Verwaltung: Zeilenbasierte Datenbanken sind einfacher zu entwerfen und zu verwalten, da die Datenstruktur oft der natürlichen Organisation der Daten entspricht.
Beispiele für Formate:

CSV: Einfaches, textbasiertes Format, das weit verbreitet und leicht lesbar ist.
JSON: Textbasiertes Format, das gut für hierarchische und verschachtelte Daten geeignet ist.
Avro: Binäres Format, das für schnelle Serialisierung und Deserialisierung optimiert ist.
Spaltenspeicherung (Column-based Storage)
Definition:
Bei der Spaltenspeicherung werden die Daten spaltenweise gespeichert. Das bedeutet, dass alle Werte einer Spalte zusammenhängend gespeichert werden. Jede Spalte enthält Werte für ein bestimmtes Attribut über viele Zeilen hinweg.

Typische Verwendung:

OLAP-Systeme (Online Analytical Processing)
Data Warehouses, Big Data Analytics, Business Intelligence Anwendungen
Vorteile:

Schnelle Abfragen: Abfragen, die nur bestimmte Spalten betreffen, können sehr schnell ausgeführt werden, da nur die relevanten Spalten gelesen werden müssen.
Hohe Komprimierung: Da ähnliche Datenwerte zusammen gespeichert werden, können spaltenbasierte Formate hohe Komprimierungsraten erzielen, was den Speicherbedarf reduziert.
Effiziente Aggregationen: Aggregatfunktionen (SUM, AVG, COUNT, etc.) können effizienter ausgeführt werden, da die relevanten Daten spaltenweise verarbeitet werden.
Beispiele für Formate:

Parquet: Spaltenbasiertes Format, das für hohe Komprimierung und effiziente Abfragen in Big Data Umgebungen optimiert ist.
ORC: Ebenfalls spaltenbasiert, besonders für Hadoop-Umgebungen optimiert mit hohen Komprimierungsraten und effizienten Abfragen.
Vergleich Zeilenspeicherung vs. Spaltenspeicherung
Merkmal Zeilenspeicherung (OLTP) Spaltenspeicherung (OLAP)
Speicherstrategie Zeilenweise Speicherung aller Attribute eines Datensatzes Spaltenweise Speicherung von Attributwerten
Typische Anwendungen Transaktionssysteme (z. B. E-Commerce, Banken) Analytische Systeme (z. B. Data Warehouses)
Leistungsvorteile Schnelle Transaktionen und Schreibvorgänge Schnelle Abfragen und Aggregationen
Komprimierung Geringere Komprimierungsraten Höhere Komprimierungsraten
Beispiele CSV, JSON, Avro Parquet, ORC
Zusammenfassung
Zeilenspeicherung (OLTP):

Ideal für Transaktionssysteme, bei denen komplette Datensätze häufig gelesen und geschrieben werden.
Typisch für Systeme, die schnelle Insert-, Update- und Delete-Operationen benötigen.
Unterstützt durch Formate wie CSV, JSON und Avro.
Spaltenspeicherung (OLAP):

Ideal für analytische Systeme, die große Datenmengen abfragen und aggregieren müssen.
Typisch für Data Warehouses und Big Data Analytics, wo die Abfrageleistung und Speicherkomprimierung entscheidend sind.
Unterstützt durch Formate wie Parquet und ORC.

Weiter zu den eigentlichen Dateiformaten

Um ein umfassendes Verständnis der verschiedenen Dateiformate im Zusammenhang mit SQL und Azure-Diensten zu erlangen, werden wir die Dateiformate
Avro, TXT, ORC, CSV, JSON und Parquet
sowie deren Vor- und Nachteile beleuchten. Zudem erklären wir den Unterschied zwischen Zeilen- und Spaltenansichten.

Dateiformate und deren Verwendung

  1. Avro
    Beschreibung
    Ein row-based (zeilenbasiertes) Speicherformat, das von Apache entwickelt wurde.
    Es ist speziell für die effiziente Verarbeitung von Big Data konzipiert.
    Vorteile von AVRO

    • Unterstützung von Rich Data Types und komplexen Datentypen.
    • Eingebettetes Schema, was die Datenportabilität erleichtert.
    • Gut geeignet für die Serialisierung und Deserialisierung von Daten.
    • Verwendung: Ideal für die Speicherung und Übertragung von Daten zwischen verschiedenen Big Data Tools.

  2. TXT
    Beschreibung
    Das vermutliche einfachste und bekannteste Format:
    Ein einfaches, unstrukturiertes Textformat.
    Vorteile:
    Einfach zu lesen und zu schreiben.
    Universell unterstütztes Format.
    Verwendung: Geeignet für einfache Datenprotokollierungen oder -übertragungen, bei denen die Struktur der Daten keine große Rolle spielt.

3. ORC (Optimized Row Columnar)
Beschreibung
Ein spaltenbasiertes Speicherformat, das für die Nutzung in Hadoop optimiert ist.
Vorteile

  1. CSV (Comma-Separated Values)

    • Beschreibung: Ein einfaches textbasiertes Format, bei dem Werte durch Kommas getrennt sind.
      Vorteile von CSV
    • Leicht zu erzeugen und zu lesen.
    • Weit verbreitet und von den meisten Datenbanken und Anwendungen unterstützt.
    • Verwendung: Gut geeignet für den Datenaustausch zwischen verschiedenen Systemen und für einfache Datensätze.

  2. JSON (JavaScript Object Notation)
    Beschreibung
    Ein textbasiertes Format zur Darstellung von strukturierten Daten basierend auf JavaScript-Syntax.
    Vorteile von JSON Dateiformat:

  1. Dateiformat PARQUET
    Beschreibung:
    Ein spaltenbasiertes Speicherformat, das für die Nutzung in Hadoop und anderen Big Data Processing Frameworks optimiert ist.
    Vorteile:
    Effiziente Datenkomprimierung und Speicherplatznutzung.
    Optimierte Abfrageleistung durch spaltenbasierten Zugriff.
    Unterstützt komplexe Datentypen.

Verwendung

**Ideal für analytische Abfragen in Data Warehouses und Big Data Analytics.

Unterschied zwischen Zeilen- und Spaltenansichten

Zeilenbasiert (Row-based):

Vorteilhaft für Transaktionssysteme, bei denen ganze Zeilen häufig gelesen und geschrieben werden.
Beispiele: Avro, TXT, CSV, JSON.

Spaltenbasiert (Column-based):

Daten werden spaltenweise gespeichert.
Vorteilhaft für analytische Abfragen, die nur auf bestimmte Spalten zugreifen und dadurch weniger I/O benötigen.
Beispiele: ORC, Parquet.

Kleine FAQ mit Beispielen, zwecks Differenzierung:

**Frage:
Wann sollte ich Parquet anstelle von CSV verwenden?

Antwort:
Parquet ist ideal für Big Data Analytics, da es spaltenbasiert ist und daher bei Abfragen auf bestimmte Spalten eine bessere Leistung bietet. CSV ist besser für den einfachen Datenaustausch und für Fälle, in denen menschliche Lesbarkeit wichtig ist.

Frage:
Welche Vorteile bietet JSON gegenüber Avro für die Datenübertragung in Webanwendungen?

Antwort:
JSON ist menschlich lesbar und weit verbreitet in Webanwendungen und APIs. Es eignet sich gut für hierarchische Datenstrukturen.
Avro bietet dagegen eine bessere Komprimierung und Effizienz für die Übertragung großer Datenmengen zwischen Big Data Tools.

Frage
In welchem Szenario sollte ich ORC gegenüber Parquet wählen?

Antwort_
Beide Formate sind spaltenbasiert und für analytische Abfragen optimiert. ORC könnte jedoch vorzuziehen sein, wenn die Integration mit dem Hadoop-Ökosystem im Vordergrund steht oder wenn besonders hohe Komprimierungsraten und komplexe Datentypen erforderlich sind.
Zusammenfassung
Die Wahl des geeigneten Dateiformats hängt stark vom spezifischen Anwendungsfall ab.**

Hier sind einige allgemeine Empfehlungen

Was bedeutet Serialisierung und Deserialisierung

Oft liest man von Serialisierungen.... aber was ist damit gemeint?

Serialisierung

Der Prozess, bei dem ein Datenobjekt in ein Format umgewandelt wird, das gespeichert oder übertragen werden kann. Dies umfasst die Umwandlung in Formate wie JSON, Avro, oder Parquet.
Beispiel
Ein Java-Objekt wird in einen JSON-String umgewandelt, um es über das Netzwerk zu senden.

Deserialisierung
Der umgekehrte Prozess der Serialisierung, bei dem das gespeicherte oder übertragene Format wieder in ein Datenobjekt umgewandelt wird.
Beispiel
Ein JSON-String wird in ein Java-Objekt zurückverwandelt, um im Programm weiterverarbeitet zu werden.

Übungsbeispiele zu Dateiformate - SQL : Avro,txt,ORC,CSV,JSON, PARQUET

15 Beispiele für Fragen und Antworten zu Dateiformaten und deren Verwendung

  1. Frage:
    Situation: Sie müssen Protokolldateien von einem Webserver speichern, die überwiegend aus Text bestehen und leicht lesbar sein sollen.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: TXT
Erläuterung: TXT-Dateien sind einfach zu lesen und zu schreiben und ideal für einfache, unstrukturierte Textdaten wie Protokolldateien.

  1. Frage:
    Situation: Sie arbeiten an einer Big Data-Analyse und müssen große Datenmengen spaltenweise speichern, um Abfragen zu optimieren.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Parquet
Erläuterung: Parquet ist ein spaltenbasiertes Speicherformat, das effiziente Komprimierung und schnellere Abfragen bei spaltenweisen Zugriffen ermöglicht.

  1. Frage:
    Situation: Sie übertragen komplexe, verschachtelte Datenstrukturen zwischen verschiedenen Big Data-Anwendungen.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Avro
Erläuterung: Avro unterstützt komplexe und verschachtelte Datentypen und speichert das Schema mit den Daten, was die Interoperabilität erleichtert.

  1. Frage:
    Situation: Sie müssen Daten von einer Webanwendung zu einem Server übertragen und benötigen ein menschlich lesbares Format.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: JSON
Erläuterung: JSON ist einfach zu lesen und weit verbreitet in Webanwendungen, ideal für die Übertragung strukturierter Daten.

  1. Frage:
    Situation: Sie müssen tabellarische Daten zwischen verschiedenen Datenbanken und Tools austauschen, die alle das gleiche einfache Format unterstützen.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: CSV
Erläuterung: CSV ist ein weit verbreitetes Format für tabellarische Daten und wird von fast allen Datenbanken und Tools unterstützt.

  1. Frage:
    Situation: Sie speichern große Mengen an analytischen Daten in einem Hadoop-Cluster und benötigen hohe Komprimierungsraten.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: ORC
Erläuterung: ORC bietet hohe Komprimierungsraten und ist für Hadoop-Umgebungen optimiert.

  1. Frage:
    Situation: Sie möchten eine kleine Datenmenge schnell und einfach in einer Tabellenkalkulation speichern und bearbeiten.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: CSV
Erläuterung: CSV ist einfach zu erstellen und kann leicht in Tabellenkalkulationsprogrammen wie Excel geöffnet und bearbeitet werden.

  1. Frage:
    Situation: Sie übertragen eine große Menge an Protokolldaten in ein Data Warehouse und möchten eine effiziente Speicherung und Verarbeitung.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Parquet
Erläuterung: Parquet ist ideal für die Speicherung und Verarbeitung großer Datenmengen in Data Warehouses durch seine spaltenbasierte Struktur.

  1. Frage:
    Situation: Sie müssen eine große Anzahl an Datensätzen serialisieren und zwischen verschiedenen Big Data-Tools übertragen.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Avro
Erläuterung: Avro ist speziell für die Serialisierung großer Datenmengen optimiert und unterstützt die Übertragung zwischen verschiedenen Big Data-Tools.

  1. Frage:
    Situation: Sie erstellen eine Web-API, die strukturierte Daten an verschiedene Clients liefert.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: JSON
Erläuterung: JSON ist das Standardformat für Web-APIs und ermöglicht die einfache Übertragung und Verarbeitung strukturierter Daten.

  1. Frage:
    Situation: Sie speichern und analysieren Daten in einem Data Lake, wobei hohe Effizienz bei der Speicherung und Abfrage benötigt wird.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Parquet oder ORC
Erläuterung: Beide Formate bieten spaltenbasierte Speicherung und hohe Effizienz bei der Speicherung und Abfrage großer Datenmengen.

  1. Frage:
    Situation: Sie haben ein CSV-Datei mit Millionen von Zeilen und möchten die Speicher- und Abfrageeffizienz verbessern.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Parquet
Erläuterung: Parquet bietet eine bessere Komprimierung und Abfrageleistung bei großen Datenmengen im Vergleich zu CSV.

  1. Frage:
    Situation: Sie müssen Daten aus einer relationalen Datenbank in ein Big Data-System exportieren und dabei die Struktur beibehalten.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Avro
Erläuterung: Avro unterstützt komplexe und verschachtelte Datentypen und kann die Struktur der relationalen Datenbank gut abbilden.

  1. Frage:
    Situation: Sie möchten Daten in einer Azure Data Factory pipeline speichern und weiterverarbeiten.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Parquet oder ORC
Erläuterung: Beide Formate sind gut für die Verarbeitung in Data Pipelines geeignet und bieten effiziente Speicherung und Abfrage.

  1. Frage:
    Situation: Sie haben Daten von IoT-Geräten, die häufig aktualisiert werden müssen und eine schnelle Verarbeitung erfordern.
    Welches Format wählen Sie?

Antwort: Avro
Erläuterung: Avro ist für die schnelle Serialisierung und Deserialisierung großer Datenmengen optimiert und eignet sich gut für häufige Updates.