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列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统的行存储和列存储的区别
列式数据库
在数据库储存作为实际的一堆储存在磁盘上的文件，在设计不得不考虑磁盘的特性。一般的磁盘特性，其实所有的储存都有一个特性就是对于locality良好的存取性能是随机存取的好几倍。我们现在把一块想像成一组固定大小的块，如图： disk logic model 而文件的内容实际会被分开按照磁盘逻辑块来储存，数据库主要任务就是怎么组织这些逻辑块来取得更好的读取性能和便捷性。
于是当我们要找Jones的所有信息的工资时候，我们会依次从第一块磁盘块直到扫描到最后（为什么要扫到最后，因为是在找全部叫Jones的信息，所以不扫都最后都不能确定是否会遗漏）。一共需要扫4块，然后取出其第二块和第四块信息，找出其工资的信息。
其实基于行式储存，对于where语句处理都需要处理全表。对于磁盘的不停seek，速度就可想而知。当然一般数据库为了应对这种全数据扫描，找到了建立索引的方法。而索引就是对某个或者某些字段的组合的信息，即取出数据的部分信息，以减少每次扫描从全表到部分信息的扫描的过渡。
这种查询方式很适合于一次取出一个行数据，而对于日常应用系统来说这种方式是非常合适的，因为我们设计应用的时候都是针对一个事务，而我们会把一个事务所有属性存储成一行，使用的时候也是有很大的概率涉及到整行的信息，很利于做缓存。还比如我们经常使用的那些经典sql 语句：
select * from user where id = 1001; select id, user_name, email, address, gender, ... from user where id = 1001; 1 2 这种查询方式的前提就是你就需要这列数据就行了，其前提假设就是查询基本不会使用这个行的其他列数据。显然这种假设对于日常操作系统的围绕着一个主题进行的活动是不合适旳。但是却在分析型数据大显身手。
从上面的例子可以明显看出列式数据库在分析需求（获取特点——每次查询几个维度，通常是）时候，不仅搜索时间效率占优势，其空间效率也是很明显的。特别是针对动辄按T计算的数据量来说，在分布式环境中能进行压缩处理能节省宝贵的内部带宽，从而提高整个计算任务性能。
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