下面以gbase 8a分析型資料庫為例，描述列儲存對資料儲存與管理的作用。
面對海量資料分析的 i/o 瓶頸，gbase 8a 把錶資料按列的方式儲存，其優勢體現在以下幾個方面。
不讀取無效資料：降低 i/o 開銷，同時提高每次 i/o 的效率，從而大大提高查詢效能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列，其他列的資料是不需要讀取的。例如，有兩張表，每張表100gb 且有100 列，大多數查詢只關注幾個列，採用列儲存，不需要像行存資料庫一樣，將整行資料取出，只取出需要的列。磁碟 i/0 是行儲存的 1/10或更少，查詢響應時間提高 10 倍以上。
高壓縮比：壓縮比可以達到 5 ~ 20 倍以上，資料占有空間降低到傳統資料庫的1/10 ，節省了儲存裝置的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器記憶體大小之比達到或超過 2:1 （典型的大型系統配置值）時，列存的 i/o 優勢就顯得更加明顯；
gbase 8a 分析型資料庫的獨特列儲存格式，對每列資料再細分為「資料報」。這樣可以達到很高的可擴充套件性：無論乙個表有多大，資料庫只操作相關的資料報，效能不會隨著資料量的增加而下降。通過以資料報為單位進行 i/o 操作提公升資料吞吐量，從而進一步提高i/o效率。
由於採用列儲存技術，還可以實現高效的透明壓縮。
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由於資料按列包儲存，每個資料報內都是同構資料，內容相關性很高，這使得gbase 8a 更易於實現壓縮，壓縮比通常能夠達到 1:10 甚至更優。這使得能夠同時在磁碟 i/o 和 cache i/o 上都提公升資料庫的效能，使 gbase 8a 在某些場景下的運算效能比傳統資料庫快 100 倍以上。
gbase 8a 允許使用者根據需要設定配置檔案，選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下gbase 8a 根據資料的不同特性以及不同的分布狀況，自動採用相應的壓縮演算法，如：
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行程編碼（適用於大量連續重複的資料，特別是排序資料）；
基於資料的差值編碼（適用於重複率低，但彼此差值較小的資料列）；
基於位置的差值編碼（適用於重複率高，但分布比較隨機的資料列）。
列式儲存簡介
關係表結構是被人們普遍接受的資料模型，通常一行資料由多個屬性組成，每個屬性是一列。但是磁碟是一維的，檔案只能順序寫，那麼先寫誰後寫誰呢？不同的寫檔案順序就對應了不同的儲存模型。傳統資料庫通常採用行式儲存，即先存一行資料，再存下一行資料。在大資料時代，乙個常見分析型場景是在資料倉儲中進行分析，如商店的...
列式儲存 一
最近做專案，客戶要求物件的屬性能夠動態新增，於是採用了列式儲存。1.傳統關係型資料庫的行式儲存方法為 資料庫表的字段表示物件屬性，一行資料完整的表示物件的所有屬性。如果要新增乙個屬性，如 聯絡郵箱 那麼就要重新設計表，增加一欄 email 相應的後台 也需要變動。2.關係型資料庫的行式儲存方法為 將...
行式儲存與列式儲存
行式儲存與列式儲存 行式儲存 資料儲存以行為單位，儲存完一行就會跳到第二行 row based store。維護大量的索引，儲存成本比較高，不能做到線性擴充套件，對於隨機讀的效率高。最大的特點就是對事務的處理能力支援的非常好。行式儲存最大的優點是關係之間的解決方案，行式儲存實現了關係型資料庫，如果表...