一分钟搞懂列式与行式数据库

数据库查询优化是提高数据库性能和查询效率的重要手段之一。

在数据库查询优化中，存储方式的选择是一个关键的决策，其中最常见的选择是列存储和行存储。

本文将就列存储和行存储两种存储方式进行讨论，并比较它们在不同场景下的优劣之处。

一、背景介绍数据库查询优化的目标是尽可能减少查询的时间和资源消耗，提高查询的效率。

存储方式的选型是数据库查询优化中的重要一环。

传统的存储方式采用的是行存储，即将一条记录的所有字段以行的形式存储在磁盘上。

而列存储则是将同一列的数据连续地存储在磁盘上。

二、列存储的优势1. 压缩效果好：列存储可以针对每一列的数据进行独立的压缩，因此相比行存储，节省了更多的存储空间。

这也意味着在数据传输和磁盘I/O时，可以减少数据的读取量和传输量，提高查询的速度。

2. 列式处理优化：由于列存储将同一列的数据存放在一起，这样在对某一列进行查询、过滤、聚合等操作时，可以将同一列数据的处理集中在一起，减少了不必要的IO操作和数据的读取量，提高了查询的效率。

3. 多维度查询的高效性：在涉及到多维度查询的情况下，列存储能够更加高效地支持这种查询。

例如，在数据仓库或分析系统的场景中，经常需要对大量的数据进行多个维度的统计和查询，列存储的数据组织方式更加符合这种需求，可以减少不必要的IO和数据的读取量。

三、行存储的优势1. 更新操作效率高：由于行存储将一条记录的所有字段信息存储在一起，因此在更新操作时，只需要操作特定的一行数据，可以减少不必要的数据移动和复制操作，提高更新的效率。

2. 事务处理的支持：行存储对于事务处理的支持更加友好。

事务处理通常需要操作多个字段和多条记录，行存储的存储方式更容易支持事务的原子性、一致性和隔离性。

3. 高并发读写操作：由于行存储将一条记录的所有字段信息存储在一起，这样在并发读写操作时，可以减少数据块的冲突和互斥，提高并发读写的效率。

四、选型讨论在实际的应用场景中，选择列存储还是行存储需要根据具体的需求来确定。

大数据存储方式概述概述：随着大数据时代的到来，数据的规模和复杂性不断增加，传统的存储方式已经无法满足大数据的存储需求。

因此，各种新的大数据存储方式应运而生。

本文将对几种常见的大数据存储方式进行概述，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、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件存储在多台计算机上的系统。

它通过将文件切分成多个块，并将这些块分散存储在不同的计算机上，实现了数据的分布式存储和并行处理。

常见的分布式文件系统有Hadoop的HDFS和Google的GFS。

这些系统具有高可靠性和可扩展性，能够处理大规模的数据。

二、列式存储列式存储是一种将数据按列而不是按行存储的方式。

相比于传统的行式存储，列式存储具有更好的压缩率和查询性能。

这是因为列式存储可以只加载需要的列，减少了IO操作，并且相同的数据在列式存储中是连续存储的，提高了压缩率。

常见的列式存储系统有Apache Parquet和Apache ORC。

三、键值存储键值存储是一种将数据存储为键值对的方式。

每个键都是唯一的，对应一个值。

键值存储适用于存储半结构化和非结构化的数据，如日志文件和用户行为数据。

键值存储具有高性能和高扩展性，可以快速地插入和查询数据。

常见的键值存储系统有Redis和Cassandra。

四、文档数据库文档数据库是一种将数据存储为文档的方式。

每个文档可以是一个JSON或XML格式的数据结构，可以包含不同的字段和嵌套结构。

文档数据库适用于存储复杂的、半结构化的数据。

它具有灵活的模式和良好的查询性能。

常见的文档数据库有MongoDB和Couchbase。

五、图数据库图数据库是一种以图为模型的数据库。

它将数据存储为节点和边的集合，节点表示实体，边表示实体之间的关系。

图数据库适用于存储关系复杂、结构化的数据，如社交网络和知识图谱。

它具有高效的图遍历和图查询能力。

常见的图数据库有Neo4j和JanusGraph。

⾏式数据库与列式数据库的对⽐导语：随着⼤数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。

它与传统的⾏式数据库有很⼤区别的。

正⽂：⾏式数据库是按照⾏存储的，⾏式数据库擅长随机读操作不适合⽤于⼤数据。

像SQL server,Oracle，mysql等传统的是属于⾏式数据库范畴。

列式数据库从⼀开始就是⾯向⼤数据环境下数据仓库的数据分析⽽产⽣。

数据库以⾏、列的⼆维表的形式存储数据，但是却以⼀维字符串的⽅式存储，例如以下的⼀个表：EmpId Lastname Firstname Salary1Smith Joe400002Jones Mary500003Johnson Cathy44000这个简单的表包括员⼯代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及⼯资(Salary).这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。

虽然内存和硬盘在机制上不同，电脑的操作系统是以同样的⽅式存储的。

数据库必须把这个⼆维表存储在⼀系列⼀维的“字节”中，由操作系统写到内存或硬盘中。

⾏式数据库把⼀⾏中的数据值串在⼀起存储起来，然后再存储下⼀⾏的数据，以此类推。

1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;列式数据库把⼀列中的数据值串在⼀起存储起来，然后再存储下⼀列的数据，以此类推。

1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000; 这是⼀个简化的说法。

列式数据库的代表包括：Sybase IQ，infobright、infiniDB、GBase 8a，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。

MPP的列存储数据仓库包括：Yonghong Z-DataMart。

------------------------------------------------------------------------------------------------------通常⾏式数据库的给出的优化⽅案是加“索引”，给表分区等等之类的.列式数据库的优缺点：优点：极⾼的装载速度（最⾼可以等于所有硬盘IO 的总和，基本是极限了）适合⼤量的数据⽽不是⼩数据实时加载数据仅限于增加（删除和更新需要解压缩Block 然后计算然后重新压缩储存）⾼效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU。

列式存储数据库近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据库的存储方式也在不断创新。

近年来，一种新的数据库存储方式——列式存储数据库受到了广泛的关注和应用。

在这篇文章中，我们将探讨列式存储数据库的概念和优势。

一、列式存储数据库的概念列式存储数据库，也称为列存储数据库，是一种面向列而非行的数据库实现方式。

相比传统的行式存储方式，列式存储方式将数据按列存储，每一列包含相同类型或相似类型的数据。

数据按列存储后，表现出对于数据仓库和大型分析应用来说更加优异的性能。

二、列式存储数据库的优势1. 高效性能由于列式存储方式将数据存储在独立的列中，所以每个查询只需要读取需要的列，而不必读取整个行。

相对而言，列式存储方式在处理大型数据集时明显优于行式存储方式。

2. 压缩率高由于列式存储数据库将具有相同数据类型或相似数据类型的数据存储在同一列中，因此这些数据可以采用非常高效率的压缩算法进行存储。

反过来，这还意味着列式存储数据库需要的存储空间更少，能够支持更高的数据密度。

3. 易扩展性列式存储数据库能够很好地处理大型数据集，这意味着数据规模可以随扩展而快速增加，而不会影响性能。

而行式存储数据库在数据规模增加时，需要增加行数或分隔表，这与列式存储方式相比较而言，容易引起系统崩溃等问题。

4. 数据质量高由于列式存储数据库采用了高效率的压缩算法进行数据存储，能够针对数据集的特定部分进行优化。

在数据查询和分析过程中，列式存储数据库能够给出更准确、更可靠的值。

三、列式存储数据库的应用场景1. 数据仓库数据仓库是列式存储数据库的主要应用场景之一。

数据仓库需要处理大量、复杂的数据，而列式存储数据库可以处理大量数据，并且在从数据查找时特别有效。

由于列式存储数据库可以对部分表进行优化而忽略不需要的数据，因此适用于大型的数据仓库。

2. 实时分析应用实时分析应用需要快速的查询响应时间和迅速的分析数据。

列式存储数据库提供了满足速度需求的条件，能够进行快速的查询和分析，且在处理大规模的数据集时有很好地性能优势。

数据库⾏存储和列存储的区别1、什么是⾏存储和列存储？ 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。

列存储(Column-based)是相对于⾏存储来说的，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。

2、OLTP和OLAP 在数据库中，数据处理可分为两类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）和联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing），OLTP是传统关系型数据库的主要应⽤，⽤来执⾏⼀些基本的、⽇常的事务处理，⽐如数据库增、删、改、查等等，⽽OLAP则是分布式数据库的主要应⽤，它对实时性要求不⾼，但处理的数据量⼤，通常应⽤于复杂的动态报表系统上。

OLTP和OLAP的主要区别：3、⾏存储和列存储的应⽤场景 ⾏存储的适⽤场景： （1）适合随机的增、删、改、查操作； （2）需要在⾏中选取所有属性的查询操作； （3）需要频繁插⼊或更新的操作，其操作与索引和⾏的⼤⼩更为相关。

列存储的适⽤场景： （1）查询过程中，可针对各列的运算并发执⾏，在内存中聚合完整记录集，降低查询响应时间； （2）在数据中⾼效查找数据，⽆需维护索引（任何列都能作为索引），查询过程中能够尽量减少⽆关IO，避免全表扫描； （3）因为各列独⽴存储，且数据类型已知，可以针对该列的数据类型、数据量⼤⼩等因素动态选择压缩算法，以提⾼物理存储利⽤率；如果某⼀⾏的某⼀列没有数据，在列存储时，就可以不存储该列的值，这将⽐⾏式存储更节省空间。

大数据存储方式概述正文：1、引言大数据存储是指存储和管理海量、多样化和高速增长的数据的技术和方法。

随着数据量的不断增加，传统的存储方式已经无法满足大数据的存储和处理需求。

因此，大数据存储方式的选择对于有效地利用大数据资源是至关重要的。

2、大数据存储方式概述2.1 分布式文件系统分布式文件系统是一种通过网络连接将文件存储在多个节点上的方法。

这种存储方式可以有效地处理大数据的存储和处理需求，并提供高可靠性和可扩展性。

常见的分布式文件系统包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和GlusterFS等。

2.2 列式数据库列式数据库是一种将数据按列存储的数据库系统。

相比于传统的行式数据库，列式数据库在大数据分析和查询方面具有更好的性能。

它可以减少不必要的I/O操作，提高数据的压缩率，并支持高效的并行计算。

常见的列式数据库包括Apache Cassandra和HBase等。

2.3 内存数据库内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库系统。

它可以大幅提高数据的读写性能，适用于对实时性要求较高的应用场景。

内存数据库通常采用分布式架构，以支持高并发和高可用性。

常见的内存数据库包括Redis和Memcached等。

2.4 对象存储对象存储是一种使用唯一标识符（URI）来访问和管理数据的存储方式。

它将数据存储为对象，并可以根据对数据的需求进行灵活的存储和检索操作。

对象存储通常采用分布式存储架构，以支持大规模的数据存储和访问。

常见的对象存储系统包括Amazon S3和Google Cloud Storage等。

2.5 关系型数据库关系型数据库是一种使用表格和关系模型来存储数据的数据库系统。

尽管关系型数据库在大数据处理方面相对较慢，但它们仍然适用于一些需要事务支持和复杂查询的应用场景。

常见的关系型数据库包括MySQL和Oracle等。

2.6 NoSQL数据库NoSQL数据库是一类非关系型数据库，适用于处理大数据的存储和查询需求。

列式数据库和行式数据库一、数据库按照存储方式的分类按照存储方式，数据库可分为行数据库（Row-Based）和列数据库。

所谓的行式数据库指的是数据按行存储，常见的行式数据库有Mysql，DB2，Oracle，Sql-server等；列数据库（Column-Based）数据存储方式按列存储，常见的列数据库有Hbase，Hive，Clickhouse，Sybase 等。

行存储是将整行放入连续的物理位置，就像传统的记录存储或文件存储方式，列存储是按列将连续的某几列数据放入连续的物理存储单元中，两种存储方法如图（一）所示。

图（一）二、行数据库和列数据库的特点（一）行存储的特点1.数据是按行存储的，每一行单独存放；2.没有索引的查询会消耗大量的IO资源；3.建立索引和视图需要耗费大量的时间和系统资源；4.面对高并发的查询，数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求（二）列存储特点1.数据按列存储—每一列单独存放；2.数据即是索引，无须另建索引；3.只访问查询所涉及到的列（与行数据库不同）--节省IO开支4.可以高效压缩；5.查询的并发处理性能高；三、行数据库和列数据库查询性能展示图（二）现在我们在行数据库和列数据库中创建同种表格，如图（二）所示，并在行数据库和列数据库做同样条件的查查询，条件如下：查询年满20岁人员姓名住址（表名为person）select d_nme，d_addr from person where d_ag>20列式存储读取4列，如下图（三）所示：图（三）行式存储读取所有列，如下图（四）所示图（四）四、行数据库和列数据库应用场景存储数据库适用在OLTP（on-line transaction processing）场景即联机事务处理，而列数据库适合适用在大数据分析OLAP （on-line Analytical processing）联机分析处理，当然不管是列数据库还是行数据库起功能或能力都不是万能的，只是给DBA多提供了一个可选方案，具体项目执行需要架构师根据项目实际情况选择最合适的方案。

大数据存储方式概述概述：大数据存储方式是指用于存储和管理大规模数据的技术和方法。

随着互联网的快速发展和信息技术的日益成熟，大数据的产生和应用已经成为一种趋势。

为了高效地存储和处理海量数据，人们需要采用适合大数据的存储方式。

本文将对几种常见的大数据存储方式进行概述，并分析其特点和适合场景。

1. 分布式文件系统：分布式文件系统是一种将大数据分布式存储在多个节点上的存储方式。

它将大数据分割成多个块，并将这些块分布式地存储在不同的节点上，以提高数据的可靠性和可扩展性。

常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS和Google GFS等。

分布式文件系统适合于需要高容错性和可扩展性的场景，如大规模数据分析和处理。

2. 列式存储数据库：列式存储数据库是一种将数据按列存储的数据库系统。

与传统的行式存储数据库不同，列式存储数据库将同一列的数据存储在一起，以提高查询性能和压缩比。

列式存储数据库适合于需要高速查询和分析大量数据的场景，如数据仓库和在线分析处理。

3. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一种非关系型数据库，与传统的关系型数据库相比，它更适合存储和处理大规模非结构化和半结构化数据。

NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵便的数据模型等特点。

常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra和Redis等。

NoSQL数据库适合于需要高并发读写和存储半结构化数据的场景，如社交网络和实时数据分析。

4. 内存数据库：内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库系统。

相比传统的磁盘存储数据库，内存数据库具有更高的读写性能和响应速度。

内存数据库适合于需要实时处理和分析大规模数据的场景，如金融交易和网络监控。

5. 分布式存储系统：分布式存储系统是一种将数据分布式存储在多个节点上的系统。

与分布式文件系统不同，分布式存储系统更注重数据的分布和复制策略，以提高数据的可靠性和可用性。

常见的分布式存储系统包括Hadoop HBase和Ceph等。

大数据存储方式概述概述：大数据存储是指存储海量数据的技术和方法。

随着互联网的快速发展和智能设备的普及，各行各业都产生了大量的数据。

为了高效地管理和分析这些海量数据，不同的存储方式被提出和应用。

本文将对大数据存储方式进行概述，并介绍其特点和适合场景。

一、关系型数据库关系型数据库是一种基于关系模型的数据存储方式。

它使用表格来组织数据，并通过定义表之间的关系来建立数据之间的联系。

关系型数据库具有结构化、一致性和可靠性等特点，适合于处理结构化数据。

常见的关系型数据库包括MySQL、Oracle、SQL Server等。

二、NoSQL数据库NoSQL数据库是指非关系型数据库，它不使用传统的表格结构来存储数据，而是采用键值对、文档、列族等方式来组织数据。

NoSQL数据库具有高可扩展性、高性能和灵便的数据模型等特点，适合于存储非结构化或者半结构化数据。

常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。

三、分布式文件系统分布式文件系统是一种将文件分布存储在多台服务器上的存储方式。

它通过将文件切分成多个块，并将这些块分散存储在不同的服务器上，实现数据的分布式存储和访问。

分布式文件系统具有高可靠性、高可扩展性和高性能等特点，适合于存储大文件和大量文件的场景。

常见的分布式文件系统包括Hadoop HDFS、GlusterFS、Ceph等。

四、列式数据库列式数据库是一种将数据按列存储的数据库，与传统的行式数据库相比，它可以更高效地处理大规模数据的查询和分析。

列式数据库将同一列的数据存储在一起，可以提高查询效率，并支持高度压缩和快速聚合等功能。

常见的列式数据库包括Vertica、ClickHouse、HBase等。

五、内存数据库内存数据库是一种将数据存储在内存中的数据库，相比传统的磁盘存储方式，内存数据库具有更高的读写速度。

内存数据库适合于对实时性要求较高的场景，如金融交易系统、实时监控系统等。

数据库技术的类型及其应用场景随着数字化时代的到来，数据已经成为了我们生活中的一部分，而数据库技术的作用就是对这些数据进行管理和处理。

数据库技术的应用非常广泛，从企业到科技，从金融到医疗，各行各业都需要使用到数据库技术，那么数据库技术都有哪些类型呢？本文将会对数据库技术的类型及其应用场景进行介绍。

一、关系型数据库关系型数据库是目前最常用的一种数据库类型，它采用表格的方式来存储数据，每一行代表一个记录，每一列代表一个属性。

常见的关系型数据库有MySQL、Oracle、SQL Server等。

关系型数据库具备结构清晰、能够保证数据完整性和一致性、支持高速处理等优点，因此广泛应用于企业管理、金融、电子商务等领域。

例如，在企业管理中，关系型数据库可以用于存储员工的信息、项目的进度以及客户订单等数据，支持企业管理的决策制定、项目安排等操作。

二、非关系型数据库非关系型数据库通常被称为NoSQL数据库，它和关系型数据库不同的是，非关系型数据库不使用表格来存储数据，而是使用文档、键值对或者图形模式来处理数据。

常见的非关系型数据库有MongoDB、Cassandra、Redis等。

非关系型数据库的优点在于可以快速存储和处理大量非结构化的数据，适用于高并发读写等场景。

例如，在电子商务领域，非关系型数据库可以用于存储商品信息、订单、商家评价等数据，支持高并发读写和实时处理，保证在线交易的流畅性。

三、数据仓库数据仓库是一种专门用来存储大量历史数据并进行数据分析的数据库，它可以用来制定商业决策、市场分析、客户行为等。

数据仓库的优点在于能够迅速查询和处理大量历史数据，并支持数据挖掘和分析。

例如，在金融行业中，数据仓库可以用于存储历史交易数据、客户资料、各类指标数据等，才用OLAP技术进行数据分析和查询，帮助金融机构制定有效的风控策略。

四、列式数据库列式数据库是一种新型的数据库类型，其与传统的行式数据库的不同在于，列式数据库是按照列存储数据，而不是按照行存储。