我們最先接觸的資料庫系統，大部分都是行儲存系統。大學的時候學資料庫，老師讓我們將資料庫想象成一張**，每條資料記錄就是一行資料，每行資料報含若干列。所以我們對大部分資料儲存的思維也就是乙個複雜一點的**管理系統。我們在一行一行地寫入資料，然後按查詢條件查詢過濾出我們想要的行記錄。
大部分傳統的關係型資料庫，都是面向行來組織資料的。如 mysql，postgresql。近幾年，也越來越多傳統資料庫加入了列儲存的能力。雖然列儲存的技術在十幾年前就已經出現，卻從來沒有像現在這樣成為一種流行的儲存組織方式。
行儲存和列儲存，是資料庫底層組織資料的方式。（和文件型、k-v 型，時序型等概念不在乙個層次）
行儲存系統以行的方式來組織資料。假設現在有以下 blog 資料(大學時老師布置系統課題作業總是讓我們做乙個部落格系統，大概因為他們最先接觸的網際網路就是 bbs 吧)：
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行模式儲存適合 oltp(online transaction processing)系統。因為資料基於行儲存，所以資料的寫入會更快。對按記錄查詢資料也更簡單。
大部分同學會問，我們的做的系統不就是在為了這個嗎？所以我為什麼還需要列式儲存，而列式儲存又是什麼？
讓我們想象一種場景，現在不是想查詢 bob 的部落格，我想統計 bob 發表的部落格數，或是整個系統今天的部落格點讚數。如果是行儲存系統，資料庫將怎樣操作？（停頓思考 10 秒）
如圖，想統計所有點讚數，首先需要將所有行資料讀入記憶體，然後對 like_num 列做 sum 操作，從而得到結果。我們假設磁碟一次可以讀取圖中 3 個方框的資料(實際需要按 byte 來讀取)，那麼這個聚合計算需要 n(n=資料量)次磁碟訪問。
同樣是上面的示例資料，我們來看列式儲存是怎樣組織資料的。
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是的，利於對於列的操作，如上面我們說到的統計所有 like_num 之和。其過程將如下：
依然假設磁碟一次可以讀取 3 個方框的資料(實際按 byte 讀取)。可以看出按列儲存組織資料的方式，只需要 1 次磁碟操作就可以完成。
在程式的世界裡，我們學會了，任何的選擇和傾向都是有代價的。空間換時間，時間換空間，一致性可用性相互平衡等。選擇列式儲存必然也有不利的一面。首先就表現在資料寫入上。
當一條新資料到來，需要將每一列儲存到對應的位置。這樣就需要多次寫磁碟操作。（當然真實的資料庫不會出現圖中」擠一擠「、」挪一挪「的情況，資料庫會將不同列資料組織在不同的地方；對於多次寫操作的問題，大部分儲存系統會通過緩衝來降低這種情況帶來的不足）
row-store
column-store
因為按一行一行寫和讀取資料，因此讀取資料時往往需要讀取那些不必要的列
可以只讀取必要的列
易於按記錄讀寫資料
對乙個乙個記錄的資料寫入和讀取都較慢
適合 oltp 系統
適合 olap 系統
不利於大資料集的聚合統計操作
利於大資料集的資料聚合操作
不利於壓縮資料
利於壓縮資料
基於列模式的儲存，天然就會具備以下幾個優點：
目前列儲存模式在很多分析型資料庫中都很常見。而且因為大資料分析型需求的增多，越來越多傳統的行儲存資料庫也加入了列儲存的模式，比如 oracle 和 sql server 都有了列儲存的特性。
之前講的 apache druid 底層資料儲存就是基於列模式。有興趣的可以回顧一下。另外 hbase 是乙個比較有代表性的列儲存模式資料庫。有時間可以來聊一聊 hbase 底層是如何儲存資料的。也可以講一講數字列的壓縮方式（大家也可以先思考一下可以如何壓縮數字列）。
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