列式数据库和行式数据库

列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合于小批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。

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。

非常适合做聚合操作。

缺点：

不适合扫描小量数据

不适合随机的更新

批量更新情况各异，有的优化的比较好的列式数据库（比如Vertica）表现比较好，有些没有针对更新的数据库表现比较差。

不适合做含有删除和更新的实时操作。[1] 

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	Salary
1	Smith	Joe	40000
2	Jones	Mary	50000
3	Johnson	Cathy	44000

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。

不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。

高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。

当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势




就显得更加明显；

GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。