Hier ist eine Vergleichsmatrix zwischen Parquet (spaltenbasiertes Dateiformat) und einem SQL Server Data Warehouse (zeilenbasiertes relationales Datenbankmodell):
| Kriterium | Parquet (spaltenbasiertes Format) | SQL Server Data Warehouse (zeilenbasiert) |
|---|---|---|
| Speicherformat | Spaltenbasiert (jede Spalte wird separat gespeichert) | Zeilenbasiert (ganze Zeilen werden zusammen gespeichert) |
| Speicherplatz | Stark komprimiert, je nach Komprimierung 30–80% kleiner als unkomprimierte Daten | Mehr Speicherbedarf, da zeilenbasiert, weniger effizient komprimiert |
| Abfrageeffizienz | Sehr effizient für analytische Abfragen, bei denen nur bestimmte Spalten abgefragt werden | Gut für transaktionale Workloads, weniger effizient bei Abfragen, die nur bestimmte Spalten benötigen |
| Komprimierung | Unterstützt verschiedene Komprimierungsalgorithmen (Snappy, Gzip, etc.) | Komprimierung nur auf Tabellenebene (ROW/Page Compression), aber weniger flexibel |
| Lesegeschwindigkeit | Hohe Leseeffizienz bei spaltenbasierten, analytischen Abfragen | Gut für OLTP-Transaktionen, kann langsamer bei großen analytischen Abfragen sein |
| Schreibgeschwindigkeit | Relativ langsamer als zeilenbasierte Datenbanken (insbesondere bei Komprimierung) | Schneller bei Einfügeoperationen für einzelne Zeilen, aber langsamer bei großen Schreibvorgängen |
| Datenaktualisierung | Eher für Append-Only-Szenarien gedacht, schwerfälliger bei Änderungen oder Löschungen | Gut für häufige Aktualisierungen und Löschungen, Transaktionsunterstützung (ACID) |
| Transaktionsunterstützung (ACID) | Keine native Unterstützung (muss auf Dateisystemebene gehandhabt werden) | Vollständige ACID-Unterstützung für Transaktionen |
| Indizierung | Keine native Indizierung; Abfragen sind stark auf die zugrunde liegende Dateistruktur angewiesen | Unterstützt Indizes (Clustered, Non-Clustered), was die Abfragegeschwindigkeit verbessert |
| Einsatzgebiete | Ideal für analytische Workloads, Data Lakes, Big Data-Umgebungen | Gut für transaktionale und gemischte Workloads (OLTP/OLAP) |
| Datenintegration | Unterstützt in vielen Big Data-Tools und -Frameworks (Apache Spark, Hadoop, etc.) | Integration mit traditionellen ETL-Tools und BI-Plattformen (z.B. SSIS, Power BI) |
| Speicherkosten | Kostengünstig bei großen Datenmengen, da es weniger Speicher benötigt | Höherer Speicherverbrauch und damit auch höhere Kosten |
| Skalierbarkeit | Gut skalierbar in verteilten Umgebungen (z.B. Data Lakes) | SQL Server bietet gute Skalierbarkeit, aber benötigt mehr Hardware- und Lizenzressourcen |
| Nutzung in verteilten Systemen | Ideal für verteilte Dateisysteme und Data Lakes (z.B. S3, HDFS) | Wird hauptsächlich in zentralen, relationalen Systemen eingesetzt, aber mit Unterstützung für verteilte Umgebungen |
| Kosteneffizienz bei Big Data | Sehr kosteneffizient bei der Speicherung und Abfrage großer, verteilter Datenmengen | Kann teuer werden, besonders bei Lizenzkosten und Speicherbedarf für sehr große Datenmengen |
Zusammenfassung:
Parquet eignet sich hervorragend für analytische Workloads, bei denen große Datenmengen abgefragt, komprimiert und effizient gespeichert werden müssen. Es wird in Big Data-Umgebungen und verteilten Systemen wie Data Lakes bevorzugt und spart Speicherplatz durch eine starke Komprimierung.
SQL Server ist besser für transaktionale Workloads und hybride OLTP/OLAP-Szenarien geeignet. Es bietet umfassende Transaktionsunterstützung (ACID), Indizierung, und ist gut in traditionelle BI- und Reporting-Tools integriert. Allerdings benötigt SQL Server mehr Speicherplatz und kann kostspieliger sein, besonders in großen, skalierenden Systemen.
Je nach Anwendungsfall wäre Parquet besser geeignet, wenn es um kosteneffiziente Speicherung großer Datenmengen geht, während SQL Server ideal ist, wenn du Transaktionssicherheit und häufige Aktualisierungen benötigst.