Dikey bir veritabanı, verilerin fiziksel düzeninin satır satır değil, sütun sütun olduğu bir veritabanıdır. Dikey bir veri tabanındaki veriler, yatay kayıt yapılarında düzenlenip dikey olarak işlenmekten ziyade, yüklem ağaçları veya P-ağaçları olarak bilinen dikey yapılarda düzenlenir ve yatay olarak işlenir.
Veri madenciliği
Yatay veritabanları, istenen sonucun bir dizi yatay kayıt olduğu uygulamalar için uygundur, ancak veri madenciliği gibi araştırmacıların tipik olarak kısaca ifade edilebilecek sonuçlarla ilgilendikleri uygulamalar için daha az uygundur. P-ağaçları ise veri madenciliği için çok uygundur. P-ağaçları genellikle bir yatay kayıt tablosunun her özniteliğinin veya sütununun ayrı bit vektörlerine veya dizi veri yapılarına ayrıştırılmasıyla oluşturulur. P-ağaçları tek boyutlu, iki boyutlu veya çok boyutlu olabilir; veritabanında saklanacak verilerin doğal boyutları varsa - örneğin, jeo-uzamsal veriler veya coğrafi bilgiler - P ağacının boyutları, verilerin boyutlarıyla eşleştirilir.
Verim
Dikey bir veritabanındaki veriler VE, VEYA, özel VEYA ve tamamlayıcı gibi hızlı mantıksal operatörler aracılığıyla işlenir. Ayrıca, verileri satır bazında değil sütun bazında düzenleyerek, sabit diskteki sorgudan etkilenmeyen sayfalara erişmeden veriler üzerinde sorgular veya aramalar yapmak ve böylece veri alma hızını artırmak mümkündür. . Bu, çok büyük veri havuzlarında veri madenciliği yapılırken önemli bir husustur.
Sayfa boyutu
Dikey veritabanlarının bir diğer avantajı da verilerin büyük sayfalarda saklanmasına izin vermesidir. Büyük sayfa boyutu, tek bir okuma işleminde çok sayıda ilgili veri öğesinin alınabileceği anlamına gelir. Buna karşılık, yatay bir veritabanındaki tek bir okuma işlemi, yalnızca ilgili veri öğelerini değil, aynı zamanda söz konusu sorguyla ilgili olmayan ve küçük sayfa boyutlarını destekleyen öznitelikleri veya sütunları da alır.
Bilimsel Uygulamalar
Dikey veri tabanları, son yıllarda bilim camiasından yeni bir ilgi görmüştür. Bilimsel veritabanı uygulamalarındaki eşzamanlı kullanıcı sayısı, ticari uygulamalardakinden tipik olarak çok daha azdır, ancak kullanıcılar daha karmaşık, öngörülemeyen sorgular gönderme eğilimindedir. Ayrıca, bilimsel veritabanı uygulamaları, veritabanı ve sistem destek personelinin olmaması nedeniyle, genellikle karmaşık sorgulara daha otomatik bir yanıt sağlamalıdır. Bilimsel kullanıcılar genellikle özel, şirket içi bilgisayar sistemleriyle çalışmayı tercih ederler, bu nedenle bilimsel veritabanı uygulamalarının çeşitli bilgisayar modelleri arasında taşınabilir olması gerekir. Dikey veritabanları, tüm bu sayılarda, yatay muadillerinden daha iyidir.
