📌 L10: Column-Oriented Storage | Run-Length Encoding, Dictionary Encoding and Data Compression - скачать видео с ютуба бесплатно по ссылке

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...

Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: L10: Column-Oriented Storage | Run-Length Encoding, Dictionary Encoding and Data Compression в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно L10: Column-Oriented Storage | Run-Length Encoding, Dictionary Encoding and Data Compression или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон L10: Column-Oriented Storage | Run-Length Encoding, Dictionary Encoding and Data Compression в формате MP3:

Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru

L10: Column-Oriented Storage | Run-Length Encoding, Dictionary Encoding and Data Compression

Welcome back to my System Design Series! In this video, we dive deep into Column-Oriented Storage, a key concept behind high-performance databases like Snowflake and Google BigQuery that process billions of rows in seconds. 🔹 What You'll Learn: ✅ What is Column-Oriented Storage? ✅ How it differs from Row-Oriented Storage ✅ Why it’s faster for analytical queries ✅ How Run-Length Encoding & Dictionary Encoding optimize storage ✅ Advantages & drawbacks of columnar storage 🔹 Why Column-Oriented Storage? Traditional row-based storage struggles with large-scale analytics. Columnar storage helps by: ⚡ Speeding up queries by scanning only relevant columns 📉 Reducing storage size with powerful compression techniques 📊 Enhancing big data processing for OLAP & analytical workloads 💡 Fun Analogy: Think of columnar storage like a library index—instead of flipping through entire books (rows), you only scan relevant pages (columns) to find the needed information quickly! 📌 Time Stamp: 00:00 - Introduction to Column-Oriented Storage 00:05 - Why Do Tools Like Snowflake & BigQuery Perform So Fast? 00:18 - Understanding Row-Oriented vs. Column-Oriented Storage 00:44 - Example of Data Storage Formats 01:47 - Query Optimization with Column Storage 02:58 - Data Compression: Run-Length & Dictionary Encoding 05:04 - Advantages of Column-Oriented Storage 09:00 - Use Cases & Real-World Applications 10:16 - Drawbacks & When Not to Use Columnar Storage 🔗 Related Articles & Resources: 📖 https://www.tinybird.co/blog-posts/when-to... 📲 Connect with Me: 🔹 LinkedIn: linkedin.com/in/aarchigandhi 🔹 Twitter: x.com/fafdajalebie 🔹 Instagram: instagram.com/aarchigandhi 🔔 Don’t forget to like, subscribe, and drop a comment on what topic you want next! 😊 #ColumnOrientedStorage #BigData #Snowflake #GoogleBigQuery #DataCompression #SystemDesign #aarchigandhi

Comments