01、概述

目前大數據存儲有兩種方案可供選擇：行存儲（Row-Based）和列存儲（Column-Based）。

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02、什么是列存儲？

列式存儲(column-based)是相對于傳統關系型數據庫的行式存儲(Row-basedstorage)來說的。簡單來說兩者的區別就是如何組織表：

? Row-based storage storesatable in a sequence of rows.

? Column-based storage storesatable in a sequence of columns.

從上圖可以很清楚地看到，行式存儲下一張表的數據都是放在一起的，但列式存儲下都被分開保存了。所以它們就有了如下這些優缺點對比：

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03、在數據寫入上的對比

1）行存儲的寫入是一次完成。如果這種寫入建立在操作系統的文件系統上，可以保證寫入過程的成功或者失敗，數據的完整性因此可以確定。

2）列存儲由于需要把一行記錄拆分成單列保存，寫入次數明顯比行存儲多（意味著磁頭調度次數多，而磁頭調度是需要時間的，一般在1ms~10ms) ，再加上磁頭需要在盤片上移動和定位花費的時間，實際時間消耗會更大。所以，行存儲在寫入上占有很大的優勢。

3）還有數據修改,這實際也是一次寫入過程。不同的是，數據修改是對磁盤上的記錄做刪除標記。行存儲是在指定位置寫入一次，列存儲是將磁盤定位到多個列上分別寫入，這個過程仍是行存儲的列數倍。所以，數據修改也是以行存儲占優。

04、在數據讀取上的對比

1）數據讀取時，行存儲通常將一行數據完全讀出，如果只需要其中幾列數據的情況，就會存在冗余列，出于縮短處理時間的考量，消除冗余列的過程通常是在內存中進行的。

2）列存儲每次讀取的數據是集合的一段或者全部，不存在冗余性問題。

3） 兩種存儲的數據分布。由于列存儲的每一列數據類型是同質的，不存在二義性問題。比如說某列數據類型為整型(int)，那么它的數據集合一定是整型數據。這種情況使數據解析變得十分容易。相比之下，行存儲則要復雜得多，因為在一行記錄中保存了多種類型的數據，數據解析需要在多種數據類型之間頻繁轉換，這個操作很消耗CPU，增加了解析的時間。所以，列存儲的解析過程更有利于分析大數據。

4）從數據的壓縮以及更性能的讀取來對比

?

06、優缺點

顯而易見，兩種存儲格式都有各自的優缺點：

1）行存儲的寫入是一次性完成，消耗的時間比列存儲少，并且能夠保證數據的完整性，缺點是數據讀取過程中會產生冗余數據，如果只有少量數據，此影響可以忽略;數量大可能會影響到數據的處理效率。

2）列存儲在寫入效率、保證數據完整性上都不如行存儲，它的優勢是在讀取過程，不會產生冗余數據，這對數據完整性要求不高的大數據處理領域，比如互聯網，猶為重要。

兩種存儲格式各自的特性都決定了它們的使用場景。

07、列存儲的適用場景

1）一般來說，一個OLAP類型的查詢可能需要訪問幾百萬甚至幾十億個數據行，且該查詢往往只關心少數幾個數據列。例如，查詢今年銷量最高的前20個商品，這個查詢只關心三個數據列：時間（date）、商品（item）以及銷售量（sales amount）。商品的其他數據列，例如商品URL、商品描述、商品所屬店鋪，等等，對這個查詢都是沒有意義的。

而列式數據庫只需要讀取存儲著“時間、商品、銷量”的數據列，而行式數據庫需要讀取所有的數據列。因此，列式數據庫大大地提高了OLAP大數據量查詢的效率

OLTP ?OnLine TransactionProcessor 在線聯機事務處理系統（比如Mysql，Oracle等產品）

OLAP ?OnLine AnalaysierProcessor 在線聯機分析處理系統（比如Hive Hbase等）

2）很多列式數據庫還支持列族（column group，Bigtable系統中稱為locality group），即將多個經常一起訪問的數據列的各個值存放在一起。如果讀取的數據列屬于相同的列族，列式數據庫可以從相同的地方一次性讀取多個數據列的值，避免了多個數據列的合并。列族是一種行列混合存儲模式，這種模式能夠同時滿足OLTP和OLAP的查詢需求。

3）此外，由于同一個數據列的數據重復度很高，因此，列式數據庫壓縮時有很大的優勢。

例如，Google Bigtable列式數據庫對網頁庫壓縮可以達到15倍以上的壓縮率。另外，可以針對列式存儲做專門的索引優化。比如，性別列只有兩個值，“男”和“女”，可以對這一列建立位圖索引：

如下圖所示

“男”對應的位圖為100101，表示第1、4、6行值為“男”

“女”對應的位圖為011010，表示第2、3、5行值為“女”

如果需要查找男性或者女性的個數，只需要統計相應的位圖中1出現的次數即可。另外，建立位圖索引后0和1的重復度高，可以采用專門的編碼方式對其進行壓縮。

當然，如果每次查詢涉及的數據量較小或者大部分查詢都需要整行的數據，列式數據庫并不適用。

08、最后總結如下

①數據是按行存儲的。

②沒有索引的查詢使用大量I/O。比如一般的數據庫表都會建立索引，通過索引加快查詢效率。

③建立索引和物化視圖需要花費大量的時間和資源。

④面對查詢需求，數據庫必須被大量膨脹才能滿足需求。

列式數據庫的特性如下：

①數據按列存儲，即每一列單獨存放。

②數據即索引。

③只訪問查詢涉及的列，可以大量降低系統I/O。

④每一列由一個線程來處理，即查詢的并發處理性能高。

⑤數據類型一致，數據特征相似，可以高效壓縮。比如有增量壓縮、前綴壓縮算法都是基于列存儲的類型定制的，所以可以大幅度提高壓縮比，有利于存儲和網絡輸出數據帶寬的消耗。

編輯：黃飛