数据库行存储及列存储详解

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。

本文参见：https://blog.csdn.net/Xingxinxinxin/article/details/80939277

未完待修改…………………..

一.数据处理类型

联机事务处理 OLTP(on-line transaction processing)
联机分析处理 OLAP(On-Line Analytical Processing)

区别：

OLTP 是传统关系型数据库的主要应用，用来执行一些基本的、日常的事务处理，比如数据库记录的增、删、改、查等等
OLAP 则是分布式数据库的主要应用，它对实时性要求不高，但处理的数据量大，通常应用于复杂的动态报表系统上。

数据库行存储及列存储详解

二.行式存储和列式存储

Row-based storage storesatable in a sequence of rows.
Column-based storage storesatable in a sequence of columns.

传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中，数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的，一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。

列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础的逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。

数据库行存储及列存储详解

从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点对比：

1.在数据写入上的对比

1）行存储的写入是一次完成。如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。

2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。所以，行存储在写入上占有很大的优势。

3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。

2.在数据读取上的对比

1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。

2）列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。

3）两种存储的数据分布。由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。所以，列存储的解析过程更有利于分析大数据。

4）从数据的压缩以及更性能的读取来对比

数据库行存储及列存储详解

图列分析：首先将Customes Name列及Material列做逻辑化索引标识，查询时分别匹配Materia=Refrigerator及Customes Name=Miller的数据，然后做交叉匹配

3.优缺点

1）行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略;数量大可能会影响到数据的处理效率。

2）列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，***在内存中聚合完整记录集，***可能降低查询响应时间;可在数据列中高效查找数据，无需维护索引(任何列都能作为索引)，查询过程中能够尽量减少无关IO，避免全表扫描;因为各列独立存储，且数据类型已知，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据，那在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间。

数据库行存储及列存储详解

4.使用场景

　　如果你大部分时间都是关注整张表的内容，而不是单独某几列，并且所关注的内容是不需要通过任何聚集运算的，那么推荐使用行式存储。原因是重构每一行数据（即解压缩过程）对于HANA来说，是一个不小的负担。列式存储的话，比如你比较关注的都是某几列的内容，或者有频繁聚集需要的，通过聚集之后进行数据分析的表。

行式存储的适用场景：

　　1、适合随机的增删改查操作;

　　2、需要在行中选取所有属性的查询操作;

　　3、需要频繁插入或更新的操作，其操作与索引和行的大小更为相关。

列式存储的适用场景：

　　一般来说，一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。例如，查询今年销量最高的前20个商品，这个查询只关心三个数据列：时间（date）、商品（item）以及销售量（sales amount）。商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。而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。

　　很多列式数据库还支持列族（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。如果读取的数据列属于相同的列族，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。

　　实操中我们会发现，行式数据库在读取数据的时候，会存在一个固有的“缺陷”。比如，所选择查询的目标即使只涉及少数几项属性，但由于这些目标数据埋藏在各行数据单元中，而行单元往往又特别大，应用程序必须读取每一条完整的行记录，从而使得读取效率大大降低，对此，行式数据库给出的优化方案是加“索引”。

　　在OLTP类型的应用中，通过索引机制或给表分区等手段，可以简化查询操作步骤，并提升查询效率。但针对海量数据背景的OLAP应用(例如分布式数据库、数据仓库等等)，行式存储的数据库就有些“力不从心”了，行式数据库建立索引和物化视图，需要花费大量时间和资源，因此还是得不偿失，无法从根本上解决查询性能和维护成本等问题，也不适用于数据仓库等应用场景，所以后来出现了基于列式存储的数据库。对于数据仓库和分布式数据库来说，大部分情况下它会从各个数据源汇总数据，然后进行分析和反馈，其操作大多是围绕同一列属性的数据进行的，而当查询某属性的数据记录时，列式数据库只需返回与列属性相关的值，在大数据量查询场景中，列式数据库可在内存中高效组装各列的值，最终形成关系记录集，因此可以显著减少IO消耗，并降低查询响应时间，非常适合数据仓库和分布式的应用。