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parquet列式存储格式概述在大数据时代，数据的存储和处理变得越来越重要。
而传统的行式存储格式，在处理大规模数据时存在一些问题，比如性能不佳、存储空间浪费等。
为了解决这些问题，一种新的存储格式被提出，即parquet列式存储格式。
本文将深入探讨parquet列式存储格式的原理、优势以及在大数据应用中的实际应用。
parquet列式存储格式介绍parquet是一种面向大数据分析的列式存储格式。
与传统的行式存储格式不同，parquet将数据按列进行存储，而不是按行。
这种存储方式带来了一系列优势，比如高性能、压缩效率高、仅读取所需列等。
parquet存储结构parquet采用了一种基于列的存储结构。
每个parquet文件由多个行组（Row Group）组成，每个行组包含一个或多个列族（Column Family）。
每个列族由一组列组成，这些列具有相同的数据类型和编码方式。
列式存储的优势列式存储具有以下几个重要优势：1.压缩效率高：由于相同类型的数据被存放在一起，列式存储对于相同类型的数据可以采用更高效的压缩算法。
这使得parquet在存储大规模数据时可以减少存储空间的占用。
2.仅读取所需列：在分析大规模数据时，通常只需要读取其中的少数几列。
由于parquet按列存储，可以仅读取需要的列，从而减少了不必要的数据读取和网络传输。
3.查询性能好：由于数据按列存储，查询时只需要读取相关列的数据，减少了磁盘IO和CPU开销。
如果查询涉及到多个行组，parquet还支持跳过不相关的行组，进一步提高了查询性能。
4.列式编码灵活：parquet支持多种列式编码方式，可以根据数据类型和特征选择最适合的编码方式，进一步提高压缩和查询性能。
parquet与其他存储格式的对比parquet与其他存储格式相比具有明显的优势。
以下是parquet与传统行式存储格式的对比：存储格式行式存储格式列式存储格式 (parquet)存储结构行组列族优势对单行数据的操作快高压缩率、仅读取所需列、高性能查询查询性能适合单行读写操作适合大规模数据分析查询数据压缩率相对较低相对较高写入性能相对较慢相对较快parquet在大数据应用中的实际应用parquet作为一种高效的列式存储格式，在大数据应用中得到了广泛的应用。
最近看到一篇很好资料，里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based
Storage)讲明白了，牛啊！最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白
白，而不是长篇大论的讲概念。
1 为什么要按列存储
列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。
简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好，直接抄原文了)：
Ø Row-based storage stores atable in a sequence of rows.
Ø Column-based storage storesa table in a sequence of columns.
下面来看一个例子：
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存
注：关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)
3查询执行性能
下面就是最牛的图了，通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点：
关键步骤如下：
1.去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
2.用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1。
3.把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
4.使用这个下标组装出最终的结果集。
列式存储数据库应用场景以列式存储数据库应用场景为题，我们需要了解什么是列式存储数据库以及它的优势。
列式存储数据库是一种数据库设计模式，它与传统的行式存储数据库不同，它将每个列单独存储，而不是将整个行存储在一起。
这种方式可以提高查询和分析大量数据的效率，特别是对于需要聚合和分析数据的应用程序来说。
以下是列式存储数据库的应用场景：1. 大数据分析列式存储数据库非常适合处理大型数据集，特别是在需要对数据进行聚合和分析时。
传统的行式存储数据库需要读取整行数据才能提取所需信息，而列式存储数据库只需要读取所需列的数据，这样可以大大提高数据处理的速度。
这种方式适用于需要处理海量数据的企业，如金融、医疗、电信和电子商务等领域。
2. 实时数据处理列式存储数据库可以实现实时数据处理，这种方式非常适合需要实时监控和分析数据的应用程序。
例如，监控银行交易、电信网络流量和物流运输等领域，都需要实时处理大量数据以保持业务运行的稳定性。
3. 复杂查询列式存储数据库可以快速处理复杂查询，例如，跨多个表格的联合查询、多层级的分组和聚合等。
这种方式可以提高数据分析的精度和效率，特别是对于需要进行大规模数据挖掘和分析的企业来说。
4. 高性能读取列式存储数据库可以提供高性能读取，这种方式非常适合需要频繁读取数据的应用程序。
例如，在线游戏、社交媒体和广告等领域，都需要快速读取大量数据以保持用户体验。
5. 高可用性列式存储数据库可以提供高可用性，这种方式非常适合需要保证业务连续性的企业。
例如，金融、医疗和电信等领域，都需要保证数据的安全性和可靠性。
列式存储数据库是一种非常有用的数据库设计方式，可以提供高效、高性能、高可用性的数据处理和分析能力。
它适用于需要处理和分析大量数据的企业，特别是对于需要实时处理、复杂查询和高性能读取的应用程序来说。
数据库行存储及列存储详解传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中，数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的，一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。
在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础的逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。
所以它们就有了如下这些优缺点对比：1.在数据写入上的对比1）行存储的写入是一次完成。
如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。
2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。
所以，行存储在写入上占有很大的优势。
3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。
不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。
所以，数据修改也是以行存储占优。
2.在数据读取上的对比1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。
2）列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。
3）两种存储的数据分布。
由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。
比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。
关系型数据库与列式存储数据库关系型数据库与列式存储数据库是两种常见的数据库存储模式，它们在数据存储、查询效率、适用场景等方面有所不同。
本文将对关系型数据库和列式存储数据库进行对比分析。
关系型数据库是指以关系模型为基础的数据库系统。
它具有以下特点：1.结构化：关系型数据库使用表格的形式来组织数据，表格由行和列组成，每个列对应一个属性，每一行对应一个记录。
这种结构化的数据可以方便地进行插入、更新、删除和查询操作。
2. ACID特性：关系型数据库严格遵守ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
这意味着在数据库中的操作要么全部执行成功，要么全部不执行，保持数据的一致性和完整性。
3. SQL语言：关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行查询和操作。
SQL是一种声明性的语言，可以通过简单的语句来描述查询的需求，减少了开发者的复杂性和代码量。
4.事务支持：关系型数据库支持事务处理，可以确保多个操作的一致性。
例如，在转账操作中，通过事务处理可以确保金额从一个账户中减去，同时添加到另一个账户中，这两个步骤要么同时成功，要么同时失败。
5.灵活性：关系型数据库能够处理复杂的数据模型和关系，能够满足更多的数据处理需求。
但是关系型数据库也存在一些限制和不足之处：1.性能瓶颈：在大规模数据处理和高并发访问场景下，关系型数据库的性能可能会受到限制。
由于表结构的复杂性和数据的冗余，查询速度可能较慢。
2.扩展性差：关系型数据库在扩展性方面存在一定的困难。
如果要增加更多的服务器来处理更大的负载，需要进行复杂的数据分片和复制，增加了系统的复杂性。
3.存储效率低：由于关系型数据库以行为单位存储数据，对于大量的重复数据的存储效率较低。
相比之下，列式存储数据库是一种以列为单位存储数据的数据库系统。
它具有以下特点：1.高性能：列式存储数据库在数据的查询和分析性能方面具有优势。
由于同一列的数据连续存储，可以有效地减少磁盘IO操作，提高查询效率。
大数据管理方法近年来，随着信息技术的飞速发展，大数据已经成为重要的资源和资产。
然而，大数据的管理一直被认为是一个挑战，因为如何有效地存储、处理和管理大量的数据是一个复杂的任务。
为了解决这个问题，许多大数据管理方法被提出并广泛应用。
本文将介绍几种常见的大数据管理方法，并探讨它们的优缺点。
一、分布式文件系统分布式文件系统是一种用来管理大数据的基本方法。
它将大数据文件划分成多个部分并存储在不同的节点上，每个节点可以独立地读取和处理自己拥有的部分数据。
这种方法的优点是可以充分利用集群的计算和存储资源，提高数据的处理效率。
然而，分布式文件系统的缺点是节点之间的通信和数据同步可能成为瓶颈，而且数据读取的时延可能较大。
二、列式存储列式存储是一种适用于大数据管理的方法。
传统的关系数据库系统将数据以行的方式存储，而列式存储则将每个字段的数据存储在一起，这样可以提高数据的压缩率和读写效率。
列式存储的优点是可以减少磁盘的IO操作，提高查询性能。
然而，列式存储的缺点是增加了数据的更新和维护的复杂性。
三、数据分区和索引数据分区和索引是一种常见的大数据管理方法。
通过将数据划分成多个分区并建立索引，可以提高查询的效率。
分区可以根据数据的某个属性进行，例如时间、地理位置等。
索引可以加快数据的查找速度，减少数据的扫描范围。
数据分区和索引的优点是可以提高查询效率，减少数据的检索时间。
然而，这种方法也有缺点，如索引的维护开销较大，分区的划分需要更多的存储空间。
四、数据压缩和编码数据压缩和编码是一种节省存储空间的方法。
通过使用压缩算法和编码方法，可以减少数据的存储空间，从而降低存储成本。
数据压缩和编码的优点是可以减少存储空间的占用，提高存储的效率。
然而，压缩和编码的过程需要消耗一定的计算资源，并且在解压缩或解码数据时可能会增加额外的延迟。
五、数据备份和容错数据备份和容错是一种保护大数据的方法。
由于大数据的价值很高，一旦数据丢失或损坏将会造成巨大的损失。
大数据存储方式概述引言：随着信息技术的迅猛发展和互联网的普及，大数据已经成为当今社会中不可忽视的重要资源。
然而，大数据的存储方式对于数据的安全性、可扩展性和处理效率有着重要影响。
本文将概述大数据存储方式的几种常见方法，包括分布式文件系统、列式存储、键值存储、文档数据库和图数据库。
一、分布式文件系统：1.1 分布式文件系统的基本概念和原理：分布式文件系统是一种将数据分布在多个节点上存储的系统，通过数据的分布和冗余来提高系统的可靠性和性能。
1.2 分布式文件系统的特点和优势：分布式文件系统具有高可靠性、高扩展性、高性能和容错能力强等特点，适用于大规模数据存储和处理。
1.3 分布式文件系统的应用场景：分布式文件系统广泛应用于大规模数据存储、云计算、科学计算等领域，如Hadoop分布式文件系统（HDFS）和谷歌文件系统（GFS）。
二、列式存储：2.1 列式存储的基本概念和原理：列式存储将数据按列存储，相比于传统的行式存储，具有更高的压缩率和查询性能。
2.2 列式存储的特点和优势：列式存储适用于大规模数据分析和查询，具有高压缩率、高查询性能和灵活的数据模型等优势。
2.3 列式存储的应用场景：列式存储广泛应用于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统和大规模数据分析平台，如Apache Cassandra和Apache HBase。
三、键值存储：3.1 键值存储的基本概念和原理：键值存储将数据以键值对的形式存储，通过键的快速查找来获取对应的值。
3.2 键值存储的特点和优势：键值存储具有高速读写、高扩展性和灵活的数据模型等特点，适用于大规模数据的快速存取。
3.3 键值存储的应用场景：键值存储广泛应用于缓存系统、分布式存储系统和实时数据处理系统，如Redis和Amazon DynamoDB。
四、文档数据库：4.1 文档数据库的基本概念和原理：文档数据库将数据以文档的形式存储，文档可以是JSON、XML等格式，便于存储和查询。
大数据数据存储技术大数据数据存储技术文档1、概述1.1 目的本文档旨在介绍大数据数据存储技术，包括相关概念、技术原理、应用场景和最佳实践等内容。
1.2 背景随着数据规模的快速增长和多样化数据类型的涌现，对大数据的存储和管理提出了新的挑战。
因此，需要采用高效、可扩展和可靠的数据存储技术来满足大数据处理和分析的需求。
2、数据存储概念2.1 数据存储介绍数据存储是指将数据保存到物理介质中以供后续访问和处理的过程。
在大数据领域，数据存储通常包括分布式存储和列式存储等技术。
2.2 分布式存储分布式存储是将数据分散存储在多个节点上，以实现数据的高可用性和扩展性。
常见的分布式存储技术包括分布式文件系统和分布式数据库等。
2.3 列式存储列式存储是将数据按列存储的一种存储方式。
相对于传统的行式存储，列式存储在大数据分析和查询方面具有更高的效率和灵活性。
3、数据存储技术原理3.1 分布式存储原理分布式存储通过将数据划分为多个块并分散存储在不同的节点上，实现数据的冗余备份和负载均衡。
常见的分布式存储原理包括分布式文件系统的数据切片和分布式数据库的数据分片等。
3.2 列式存储原理列式存储将数据按列存储，不仅可以提高数据的压缩比和读取效率，还可以实现更灵活的数据分析和查询。
列式存储原理包括数据的列式压缩和列存储引擎的优化等。
4、数据存储应用场景4.1 大数据分析大数据分析需要高效的数据存储技术来支持复杂的数据处理和分析任务，例如数据挖掘、机器学习和商业智能等。
4.2 实时数据处理实时数据处理要求数据能够快速写入和读取，分布式存储和列式存储技术可以满足实时数据处理的需求。
4.3 数据仓库数据仓库需要可扩展、高性能和可靠的数据存储技术来支持大规模的数据存储和查询。
5、数据存储最佳实践5.1 数据分区和索引合理的数据分区和索引可以提高数据的查询效率和减少存储空间的占用。
5.2 数据压缩和编码数据压缩和编码可以减少存储空间的占用和提高数据的读取效率。
大数据技术的存储与处理方法从过去到现在，数据一直是人们最重要的资产之一。
尤其是当今时代，数据的价值更是愈发显著。
海量数据的积累和管理成为了人类在信息时代的一项重要任务。
其中，大数据技术的出现，无疑是解决海量数据处理和存储的最佳选择。
在大数据技术中，数据的存储和处理两者同等重要。
本文将重点探讨大数据技术的存储与处理方法。
一、数据的存储方法1.分布式文件系统分布式文件系统是大数据处理的基础，是将大量的数据分布式地存储到多台服务器上实现数据共享和高并发访问。
当前应用比较广泛的分布式文件系统有Hadoop HDFS、Ceph、GlusterFS、FastDFS等。
Hadoop HDFS用于管理大数据集的分布式文件系统，以便在多台计算机上进行并行处理。
它是Hadoop框架中的一个重要组成部分。
Ceph是一种高度可扩展的分布式存储系统，可以将数据存储在多个节点上实现数据共享。
GlusterFS 是一种软件定义存储系统，允许用户将若干服务器组合成一个统一的存储池。
FastDFS是一个高性能和开源的分布式文件系统，适用于云存储和开放式云环境。
2.列式存储相对于行式存储，列式存储在处理海量数据时占有天然的优势，可以快速检索、分析和处理。
列式存储主要应用于面向数据仓库、商业智能分析、数据挖掘、数据策略等领域。
目前，比较成功的列式存储系统有Google Bigtable、Apache HBase等。
Google Bigtable是Google公司的一个高性能分布式列式存储系统，用来存放世界各地规模巨大的数据集。
Apache HBase是Hadoop框架中的列式存储系统，其具有高扩展性、高可用性、高性能等特点。
二、数据的处理方法1.离线计算离线处理数据是指系统将大量数据存储到磁盘中，运行一个特定的计算作业进行处理。
离线计算主要应用于战略和决策方面，例如个性化定价、营销策略、投资决策等。
Hadoop MapReduce是一个经典的离线数据处理框架，它可以高效地处理较大的数据集。
clickhouse技术原理
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源分布式列
式数据库管理系统（DBMS）。
它专门设计用于处理大规模数据分析
工作负载，其技术原理涉及以下几个方面：
1. 列式存储，ClickHouse 采用列式存储，将数据按列存储在
硬盘上，而不是按行存储。
这种存储方式使得查询只需要读取所需
列的数据，大大提高了查询性能，特别是在需要聚合大量数据的情
况下。
2. 数据压缩，ClickHouse 使用多种压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。
这有助于降低存储成本，并
且在查询执行时可以更快地读取和处理压缩的数据。
3. 并行处理，ClickHouse 采用并行处理技术，可以同时利用
多个 CPU 核心和多台服务器来处理查询。
这种并行处理方式使得ClickHouse 能够快速处理大规模数据，提高了系统的整体性能。
4. 数据分区和排序，ClickHouse 支持对数据进行分区和排序，以便更快地定位和访问特定的数据。
通过合理的数据分区和排序策
略，可以进一步提高查询性能和降低系统的负载。
5. 数据持久化，ClickHouse 采用一种称为 MergeTree 的数据存储引擎，它能够有效地将新数据追加到现有的数据文件中，同时支持数据的快速删除和更新操作，保证了数据的持久性和一致性。
总的来说，ClickHouse 的技术原理主要包括列式存储、数据压缩、并行处理、数据分区和排序以及数据持久化等方面，这些特点使得 ClickHouse 成为一个高效、可靠的大数据分析工具。
点击房屋（ClickHouse）是一种面向分布式数据处理的开源列式数据库管理系统（DBMS），广泛用于处理分析性工作负载。
ClickHouse最大的特点之一是其出色的压缩能力，使其在存储和处理大规模数据时表现出色。
本文将对ClickHouse的压缩结构算法进行介绍和分析，以便更好地理解其在大数据处理领域的应用和优势。
一、ClickHouse的压缩原理ClickHouse的压缩算法是其能够高效处理海量数据的重要基础。
它通过采用多种压缩方法和技术来实现数据的高效存储和检索，从而极大地提升了数据库的性能和扩展性。
其压缩原理主要包括以下几个方面：1. 列式存储：ClickHouse采用列式存储结构，将数据按列存储在硬盘上，而不是按行存储。
这种存储方式使得相同类型的数据在一起，有利于压缩算法的应用和优化。
列式存储也避免了存储冗余数据，进一步提升了数据的压缩率。
2. 基于字典的压缩：ClickHouse使用基于字典的压缩算法，将某一列的唯一值保存在一个字典中，然后用相应的索引替换原始数据。
这种方法可以有效地减小数据的存储空间，并且在数据检索时也能提高查询的效率。
3. 算术和字节对齐压缩：ClickHouse还采用算术和字节对齐压缩方法，在无损情况下将数据压缩成更小的表示形式。
这种压缩算法能够减小存储空间的占用，并且在数据检索时也能快速解压和还原原始数据。
二、ClickHouse的压缩优势ClickHouse的压缩结构算法在实际应用中表现出了许多优势，使其成为处理大规模数据的首选工具。
以下是其主要的优势：1. 高压缩率：由于采用了列式存储和多种压缩算法，ClickHouse能够实现较高的压缩率，大大减小了存储空间的占用。
这对于处理PB级别的数据来说尤为重要，能够节约大量的存储成本和资源。
2. 高性能：ClickHouse在压缩数据的能够保持较高的查询和检索性能。
其压缩算法能够对存储的数据进行快速解压和还原，保证用户能够在极短的时间内获取所需的结果。
大数据中常见的文件存储格式以及hadoop中支持的压缩算法-回复大数据中常见的文件存储格式以及Hadoop中支持的压缩算法大数据时代的到来使得数据的处理和存储变得更加复杂和繁多。
为了高效地处理大规模数据，大数据系统通常需要选择合适的文件存储格式以及压缩算法。
在Hadoop生态系统中，也提供了一些常见的文件存储格式和支持的压缩算法。
本文将一步一步地回答这个问题，来帮助读者更好地了解大数据中常见的文件存储格式以及Hadoop中支持的压缩算法。
首先，我们来了解一些常见的文件存储格式。
在大数据领域，一般有以下几种常见的文件存储格式：1. 文本文件（Text File）：文本文件是一种最基本的文件存储格式，它以文本的形式存储数据，每一行为一个记录。
这种存储格式具有良好的兼容性和可读性，但是由于数据以文本的形式存储，所以在存储和传输过程中会占用较大的空间。
2. 序列文件（Sequence File）：序列文件是一种二进制文件存储格式，它将多个键-值对组织在一个文件中。
序列文件具有紧凑的存储结构，可以高效地进行数据的读写操作。
在Hadoop中，序列文件是最常见的文件格式之一，常用于MapReduce和Spark等大数据处理框架中。
3. Avro文件（Avro File）：Avro是一种数据序列化系统，它定义了一种二进制数据格式和通信协议。
Avro文件采用了类似于序列文件的存储结构，但是它还支持动态模式和数据压缩等特性。
Avro文件可以很好地适应数据的变化和演化，所以在大数据领域中得到了广泛应用。
4. 列式存储（Columnar Storage）：列式存储是一种以列为单位存储数据的方式。
它将同一列的数据存储在一起，这样可以提高数据的压缩比和查询效率。
在大数据领域中，列式存储已经成为一种常见的存储方式，如Apache Parquet和Apache ORC等。
接下来，我们来了解一些Hadoop中支持的压缩算法。
在Hadoop中，提供了一些常见的压缩算法，用于对文件进行压缩和解压缩。
1.定义1.1.定义Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。
列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：DSM将所有记录中相同字段的数据聚合存储;NSM将每条记录的所有字段的数据聚合存储;1.2.优点列存储的主要优点有两个：1) 每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，据C-Store, MonetDB的作者调查和分析，查询密集型应用的特点之一就是查询一般只关心少数几个字段，而相对应的，NSM中每次必须读取整条记录;2) 既然是一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
1.3.场合列存储适合用在什么场合?OLAP，数据仓库，数据挖掘等查询密集型应用。
当然，列存储数据库并不是说完全不能进行更新操作，其实它们的更新操作性能并不是很差，一般也够用，但是一方面不如自己的查询性能，另外一方面也不如Oracle这种专门搞OLTP的数据库，所以一般就不提这个。
列存储不适合用在什么场合?相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。
2.sysbase iq 列存储介绍2.1.列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。
尽管这种方式很明显的不太适合于交易环境，在交易环境中，一个事务与一行数据有效对应，而在查询进程环境中，很显然，查询是基于特定的列来选择的。
列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。
事实上，情况并不象上述的这样简单，Sybase IQ有各种方法支持基于列的索引，我们将在下面就此讨论。
使用列方法的另一个结果就是，Sybase IQ在压缩方面比传统的关系型数据库更加有效（根据Sybase所称，效果可达5倍之好）。
这个原因，无疑说，是由于同一列中的所有数据域有相同的数据类型。
因此，每一列都可以为优化的效率与检索进行压缩。
相比来讲，基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，这非常适合于交易进程。
在这样的环境中，不断变换理想的压缩算法是不可行的，这意味着任何压缩都将可能是一种最低通用的规则。
基于列的方法的另一个重要优势完全基于所有读出的数据量。
无论何时你从传统的数据库中访问数据，你需要读出完整的每一行，而不管你实际所感兴趣的是哪些域。
实际上，这可能意味着读300个字节的数据仅仅检索20个字符的数据。
但是，基于列来读取数据，你仅仅需要读出你想要了解的数据。
当然，读取一条单独的记录时，性能上的不同可以忽略，但是许多查询需要进行全表扫描。
当读取数百万行数据时，性能的不同就会非常显著。
Sybase认为，Sybase IQ的列存储天然的比普通的ROLAP方法提供更佳的性能，IQ不需要象多数竞争对手或者Sybase Adaptive Server Enterprise(ASE)一样支持硬件的并行处理。
尤其是，Sybase指出，与数据分区相关的问题就是需要支持硬件的并行机制。
显而易见，不论如何进行分区，分区都会带来很多问题（更不必说额外的维护了），不过，它打开了性能改进的实质性途径。
然而，Sybase 进一步阐述道，这仅仅是对基于行的方法所与生俱来的糟糕性能的一种补偿机制。
Sybase有很多事实支持它的论断，但这并不意味着Sybase避免任何形式的数据分区。
然而，不同于水平分区，Sybase IQ实施的是垂直分区，也就是说分区是按照列而不是按照行进行的。
该方法的优势之一是分区从来不会变得不均衡，这是由于每个表中的每列都有相同数量的域。
这大大降低了管理分区的维护需求，同时消除了数据库的重新组织，而在分区变得不均衡从而开始影响性能的时候，数据库重新组织是必需进行的。
最后，需要注意的是，Sybase IQ并没有避免使用OLAP。
对于那些希望在聚合层次下以一个相对预先定义的方式进行查询的用户来讲，OLAP具有明显的优势。
基于此，Sybase 支持OLAP功能属性如排列、百分比、平均。
2.2.数据压缩传统的数据库引擎不能以一种通用的方式进行数据压缩，主要是由于存在以下三个问题：1. 按行存储的数据存储方式不利于压缩。
这是因为数据（大多为二进制数据）在以这种方式存储时重复并不多。
我们发现，按行存储的数据，最多能有5-10%的压缩比例；2. 对于许多2K 和4K 的二进制数据页来说，为压缩和解压缩而增加的开销太大；3. 在OLTP 环境中，大量读取和更新混杂在一起。
每一次更新需要进行压缩操作，而读取只需解压缩操作，大多数的数据压缩算法在压缩时比解压缩时慢4 倍。
这一开销将明显降低OLTP 数据库引擎的事务处理效率而使得数据压缩的代价昂贵到几乎不能忍受。
在数据仓库应用中，数据压缩可以用小得多的代价换取更大好处。
其中包括减少对于存储量的要求；增大数据吞吐量，这相当于减少查询响应时间。
Sybase IQ 使用了数据压缩。
这是由于数据按列存储，相邻接的字段值具有相同的数据类型，其二进制值的范围通常也要小得多，所以压缩更容易，压缩比更高。
Sybase IQ 对按列存储的数据通常能得到大于50%的压缩。
更大的压缩比例，加上大页面I/O，使得Sybase IQ在获得查询的优良性能的同时，减少了对于存储空间的需求。
在传统的数据库中，为提高查询性能所建立的索引占用的磁盘空间往往需要比数据本身需要的磁盘空间多出3-10倍。
而Sybase IQ 存储数据所占用的磁盘空间通常只是原数据文件的40%-60%，是传统数据库所占用空间的几分之一。
Sybase IQ与传统数据库在数据压缩方面的典型对比智能压缩技术，与精巧的索引结构和列存储结合，给了IQ 比其他数据库引擎高的多的存储效果。
这将获得更低的存储成本与更高的性能（因为系统仅需很少的磁盘I/O读取或写入任何给定的数据库块）。
2.3.索引Sybase IQ的秘密在于其索引。
随着Sybase 客户发现了新的分析需求，Sybase 可以简捷地建立新的索引以满足这些需求。
这种方法的奇妙之处在于为数据仓库增加新的索引几乎不会（即使有也是微乎其微）影响数据仓库的架构或使用仓库的分析型应用。
在实时企业与闭环应用领域，Sybase将索引视为在TB数量级（将来）甚至PB数量级数据仓库中获得更高查询性能的关键。
今天，Sybase实际上已使用了如下几种种索引机制：2.3.1.Low Fast 索引这些是低基数索引，它使用一个被称之为“代号化”的进程。
使用该进程，数据被转换为代号，然后存储这些代号而不是数据。
这对于减少冗余数据的数量尤其有用。
例如，在整个英国拥有大量客户群的公司，将需要存储客户的地址。
这将意味着巨大数量的重复的郡的名称。
因此，不是保存大量的“班夫郡”的实例，例如，Sybase将会用一个数字代替每个郡的名称。
因此，由于班夫郡按照拼音排列在英国是第5个郡（排在Aberdeen,Armagh,Avon与Ayrshire之后）因此，它可能就会被设值为5。
如果一个列包含一个数字值，该值自身可以用于代号化的基础。
一旦建立了代号（这是一个自动进行的进程），一个位图索引将被建立以表示这些代号。
代号化典型地应用于列数据存在有限数量的可能取值。
这也是为什么Sybase称之为低基数索引的原因，典型的，它仅用于不同的取值个数在1500以内的域。
2.3.2.Bit-Wise索引对于高基数的域，那些取值个数超过1500个（如金额值），Sybase使用其专利的被称之为Bit-Wise索引.这在你希望在范围搜索的时候同时进行计算的情况下，尤为有用，例如，查找销售价格低于50欧元的货品数量及总收入。
如同位图的其他变量，该方法的优势之一就是计数（count）查询可以直接通过读取索引获得答案，而无需读取数据。
2.3.3.High Group索引实际上，它是B-树索引。
然而，此处的原则是，用户仅仅在几个列有可能作为一个组来使用的情况下，尤其是高基数与低基数的联合搜索时，才定义这些索引。
比如可能有这样的例子，按照商店（低基数）查询产品销售清单与价格（高基数）。
2.3.4.Fast Projection 索引该索引类型（缺省的）就是列存储本身。
如果用户总是打算检索整个列的数据，则列存储事实上意味着列可以直接映射到表或查询中，而无需显式的定义任何索引。
这非常有用，例如在“Where”从句中。
2.3.5.Word 索引这是一个文本索引。
它基于关键词或短语字符串搜索。
这种类型的索引，历史上一直没有用于数据仓库中。
然而，它有着大量重要的市场，在这些市场上，能够联合定量与定性的分析非常重要。
例如，在医疗横业，医生的诊断通常就是：笔记。
为了获取信息，例如发病率，因此可能必须访问这种非结构化的数据。
pare索引这个索引技术允许数据列的比较，从效果上讲，类似于“if…then…else”表达式。
例如，“if支出大于收入，then…”。
该类型的索引对于在Web应用中实时比较尤其有用。
2.3.7.Join 索引正如索引的名称所示，它是为消除表连接的需要而设计的。
正象大多支持索引的情况，它可能在预先已知的查询需求下更为有用。
2.3.8.Time Analytic 索引这为基于日期、时间、日期与时间建立索引提供了选项。
需要注意的是，对于传统的关系型数据库，处理基于时间的查询尤为困难。
大量扩展工具用以支持在各种情况下使用这些索引。
这包括为减少硬盘（或内存——位图可能存在缓冲中）需求的索引压缩，联合使用不同类型索引的能力，以及使用布尔操作如AND与OR过滤比特队列等。
这些特性表明，Sybase IQ克服了传统的位图的缺陷，即不适合于表连接或数据聚合。
Sybase IQ在最近发布的版本中增加了一个索引顾问（Index Advisor），这一点尤其令人欢欣：这将建议管理员何时应该增加新的索引以及增加那种类型的索引。
3.行列存储比较将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。
行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。
然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。
列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似；3.1.基于行的储存基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。
这种做法的缺点是必须每次处理一整行，而不是只处理自己需要的列。
不过，这样在处理相同实体的两个或多个列的查询时能够取得更快的速度，而且可以提高更新、插入和删除操作的速度。
基于行的存储系统可以进行并行处理，并且不需要模仿顺序文件系统，尽管有许多产品仍然在这样做。
