一、列式存储和行式存储
列式存储是指一列中的数据在存储介质中是连续存储的；
行式存储是指一行中的数据在存储介质中是连续存储的。
简单的说，可以把列式数据库认为是每一列都是一个表，这个表只有一列，如果只在该列进行条件查询，速度就很快。
二、列式存储和行式存储优比较
2.1 行式存储
传统的
行式数据库将一个个完整的数据行存储在数据页中。这种方式在大数据量查询的时候会出现以下问题：1、在没有索引的情况下，会把一行全部查出来，查询会使用大量IO 2、虽然建立索引和物化视图可以可以快速定位列，但是也需要花费大量时间
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2.2 列式存储
列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。
例如上例中列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。因此，列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率。
当然，列式数据库不是万能的，每次读取某个数据行时，需要分别从不同的地方读取各个数据列的值，然后合并在一起形成数据行。
因此，如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据，列式数据库并不适用。
三、列式存储优势
1，自动索引
因为基于列存储，所以每一列本身就相当于索引。所以在做一些需要索引的操作时，就不需要额外的数据结构来为此列创建合适的索引。2，利于数据压缩
一、大部分列数据基数其实是重复的：例如，因为同一个 author 会发表多篇博客，所以 author 列出现的所有值的基数肯定是小于博客数量的，因此在 author 列的存储上其实是不需要存储博客数量这么大的数据量的；
二、相同的列数据类型一致：这样利于数据结构填充的优化和压缩，而且对于数字列这种数据类型可以采取更多有利的算法去压缩存储
四、适用场景
4.1 行式储存
- 关注整张表内容，或者需要经常更新数据
- 需要经常读取整行数据
- 不需要聚集运算，或者快速查询需求
- 数据表本身数据行并不多
- 数据表的列本身有太多唯一性的数据
数据库常规设计，一般会采用行式存储
4.2 列式存储
- 基于一列或比较少的列计算的时候
- 经常关注一张表某几列而非整表数据的时候
- 数据表拥有非常多的列的时候
- 数据表有非常多行数据并且需要聚集运算的时候
- 数据表列里有非常多的重复数据，有利于高度压缩
算法中输出或者输入的csv文件，一般是列式存储
五、总结：
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。行式存储： 把一行数据作为一个整体来存储。
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