日前，大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)分為兩種選擇方案：行存儲(chǔ)（Row-Based）和列存儲(chǔ)（Column-Based）。這兩種存儲(chǔ)庫(kù)各有優(yōu)、劣勢(shì)，但無(wú)論是哪種數(shù)據(jù)庫(kù)，它都不是萬(wàn)能的，一切都還要以實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析需求為準(zhǔn)，因此企業(yè)在選擇存儲(chǔ)方案時(shí)要根據(jù)自己公司的發(fā)展來(lái)選擇適合的數(shù)據(jù)庫(kù)，切勿盲目選擇。
我們知道，當(dāng)今的數(shù)據(jù)處理大致可分為兩大類，聯(lián)機(jī)事務(wù)處理OLTP(on-line transaction processing)和聯(lián)機(jī)分析處理OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用，用來(lái)執(zhí)行一些基本的、日常的事務(wù)處理，比如數(shù)據(jù)庫(kù)記錄的增、刪、改、查等等；而OLAP則是分布式數(shù)據(jù)庫(kù)的主要應(yīng)用，它對(duì)實(shí)時(shí)性要求不高，但處理的數(shù)據(jù)量大，通常應(yīng)用于復(fù)雜的動(dòng)態(tài)報(bào)表系統(tǒng)上。
OLTP與OLAP的主要區(qū)別
OLTP與OLAP，在數(shù)據(jù)庫(kù)的應(yīng)用類別方面，為何會(huì)出現(xiàn)顯著差別呢?其實(shí)，這是因數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)模式不同而造成的。
行式存儲(chǔ)和列式存儲(chǔ)
傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)，如Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER等采用行式存儲(chǔ)法(Row-based)，在基于行式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)是按照行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)邏輯存儲(chǔ)單元進(jìn)行存儲(chǔ)的，一行中的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)介質(zhì)中以連續(xù)存儲(chǔ)形式存在。
列式存儲(chǔ)(Column-based)是相對(duì)于行式存儲(chǔ)來(lái)說(shuō)的，新興的Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum等分布式數(shù)據(jù)庫(kù)均采用列式存儲(chǔ)。在基于列式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)中，數(shù)據(jù)是按照列為基礎(chǔ)邏輯存儲(chǔ)單元進(jìn)行存儲(chǔ)的，一列中的數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)介質(zhì)中以連續(xù)存儲(chǔ)形式存在。
行式存儲(chǔ)的適用場(chǎng)景包括：
1、適合隨機(jī)的增刪改查操作;
2、需要在行中選取所有屬性的查詢操作;
3、需要頻繁插入或更新的操作，其操作與索引和行的大小更為相關(guān)。
實(shí)操中我們會(huì)發(fā)現(xiàn)，行式數(shù)據(jù)庫(kù)在讀取數(shù)據(jù)的時(shí)候會(huì)存在一個(gè)固有的“缺陷”，比如，所選擇查詢的目標(biāo)即使只涉及少數(shù)幾項(xiàng)屬性，但由于這些目標(biāo)數(shù)據(jù)埋藏在各行數(shù)據(jù)單元中，而行單元往往又特別大，應(yīng)用程序必須讀取每一條完整的行記錄，從而使得讀取效率大大降低。對(duì)此，行式數(shù)據(jù)庫(kù)給出的優(yōu)化方案是加“索引”，在OLTP類型的應(yīng)用中，通過(guò)索引機(jī)制或給表分區(qū)等手段，可以簡(jiǎn)化查詢操作步驟，并提升查詢效率。
但針對(duì)海量數(shù)據(jù)背景的OLAP應(yīng)用(例如分布式數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等等)，行式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)就有些“力不從心”了。行式數(shù)據(jù)庫(kù)建立索引和物化視圖，需要花費(fèi)大量時(shí)間和資源，因此還是得不償失，無(wú)法從根本上解決查詢性能和維護(hù)成本等問(wèn)題也不適用于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)等應(yīng)用場(chǎng)景，所以后來(lái)出現(xiàn)了基于列式存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)。
對(duì)于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分布式數(shù)據(jù)庫(kù)來(lái)說(shuō)，大部分情況下它會(huì)從各個(gè)數(shù)據(jù)源匯總數(shù)據(jù)，然后進(jìn)行分析和反饋，其操作大多是圍繞同一列屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行的，而當(dāng)查詢某屬性的數(shù)據(jù)記錄時(shí)，列式數(shù)據(jù)庫(kù)只需返回與列屬性相關(guān)的值，在大數(shù)據(jù)量查詢場(chǎng)景中，列式數(shù)據(jù)庫(kù)可在內(nèi)存中高效組裝各列的值，最終形成關(guān)系記錄集，因此可以顯著減少IO消耗，并降低查詢響應(yīng)時(shí)間，非常適合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和分布式的應(yīng)用。
列式存儲(chǔ)引擎的適用場(chǎng)景包括：
1、查詢過(guò)程中，可針對(duì)各列的運(yùn)算并發(fā)執(zhí)行(SMP)，最后在內(nèi)存中聚合完整記錄集，最大可能降低查詢響應(yīng)時(shí)間;
2、可在數(shù)據(jù)列中高效查找數(shù)據(jù)，無(wú)需維護(hù)索引(任何列都能作為索引)，查詢過(guò)程中能夠盡量減少無(wú)關(guān)IO，避免全表掃描;
3、因?yàn)楦髁歇?dú)立存儲(chǔ)，且數(shù)據(jù)類型已知，可以針對(duì)該列的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量大小等因素動(dòng)態(tài)選擇壓縮算法，以提高物理存儲(chǔ)利用率;如果某一行的某一列沒(méi)有數(shù)據(jù)，那在列存儲(chǔ)時(shí)，就可以不存儲(chǔ)該列的值，這將比行式存儲(chǔ)更節(jié)省空間。
當(dāng)然，跟行數(shù)據(jù)庫(kù)一樣，列式存儲(chǔ)也有不太適用的場(chǎng)景。
主要包括：
1.數(shù)據(jù)需要頻繁更新的交易場(chǎng)景
2.表中列屬性較少的小量數(shù)據(jù)庫(kù)場(chǎng)景
3.不適合做含有刪除和更新的實(shí)時(shí)操作
隨著列式數(shù)據(jù)庫(kù)的發(fā)展，傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫(kù)加入了列式存儲(chǔ)的支持，形成具有兩種存儲(chǔ)方式的數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)。例如，隨著Oracle 12c推出了in memory組件，使得Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)具有了雙模式數(shù)據(jù)存放方式，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)混合類型應(yīng)用的支持，當(dāng)然列式數(shù)據(jù)庫(kù)也有對(duì)行式存儲(chǔ)的支持比如HP Vertica?？傊?，沒(méi)有萬(wàn)能的數(shù)據(jù)庫(kù)，一切都要以實(shí)際的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和分析需求為準(zhǔn)!
（原標(biāo)題：數(shù)據(jù)庫(kù)的“行式存儲(chǔ)”和“列式存儲(chǔ)”）
