按列存儲的資料庫
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
『貳』 常見的基於列存儲的大數據資料庫有哪些
目前大數據存儲有兩種方案可供選擇：行存儲和列存儲。業界對兩種存儲方案有很多爭持，集中焦點是:誰能夠更有效地處理海量數據，且兼顧安全、可靠、完整性。從目前發展情況看，關系資料庫已經不適應這種巨大的存儲量和計算要求，基本是淘汰出局。在已知的幾種大數據處理軟體中，Hadoop的HBase採用列存儲，MongoDB是文檔型的行存儲，Lexst是二進制型的行存儲。在這里，我不討論這些軟體的技術和優缺點，只圍繞機械磁碟的物理特質，分析行存儲和列存儲的存儲特點，以及由此產生的一些問題和解決辦法。
『叄』 學習資料庫sql server2008中數據是按照欄位、屬性、列等方式進行存儲的，
肯定是存儲在磁碟（硬碟）文件里啊，只不過他自己額外做索引，加快查找速度，更主要的是做緩存，提高響應速度
『肆』 SQL資料庫中如何在一個列下存儲一組信息
我的做法是建立一個表Like來存儲，Like表中由欄位Id進行排序，由欄位Name存儲愛好。然後在用戶要選擇愛好的時候，按Like表循環寫出所有愛好（復選框），選擇的話值就是1，不選的話就是0。在用戶提交的時候，將所有內容按Id順序連在一起，形成0001100101這種序列，然後按字元串存儲。讀取時先將它讀到一個數組中，再按Id取值。這種做法要注意先調試好後一次性加完所有愛好，一般長度設50是絕對夠用了。如果要求愛好還可編輯和自由添加刪除，那就得設定刪除後所有用戶對應的位歸0（為保證位數能和Id對應，該位一直保留），添加後所有用戶字元串後加0。
說得有點簡略，不知你明白了沒？
『伍』 傳統的行存儲和（HBase）列存儲的區別
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的(Oracle)行存儲和（Hbase）列存儲的區別
這里寫圖片描a
1、數據是按行存儲的
2、沒有索引的查詢使用大量I/O
3、建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源
4、面對查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿足性能需求
這里寫圖片描述
1、數據按列存儲–每一列單獨存放
2、數據即是索引
3、只訪問查詢涉及的列–大量降低系統IO
4、每一列由一個線索來處理–查詢的並發處理
5、數據類型一致，數據特徵相似–高效壓縮
『陸』 如何動態選出適合列存儲的 DB2 資料庫表
用列存儲能提高上面場景的性能。列存儲僅需要讀取查詢語句中查詢的列，從而較少了讀取的數據量。I/O 在整個系統性能中佔有非常重要的地位。數據量的減少帶來了 I/O 的減少從而帶來了性能的提升。另外，因為數據採用列存儲，壓縮演算法能夠更輕松的將數據壓縮比提高，從而減少數據存儲空間。某些壓縮演算法甚至可以不需要解壓縮而實現對數據的直接操作，從而降低了對 CPU 的消耗。總之，在某些場景，列存儲為我們帶來了性能的提升和資源消耗的減少。
『柒』 什麼是資料庫列存儲，原理是怎樣的
資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因 此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別：
『捌』 基於列存儲的關系型資料庫有哪些
好多啊！什麼sql server mysql oracle .............
『玖』 Mysql是列式存儲嗎，或者說mysql支持列式存儲嗎
大數據（巨量數據集合（IT行業術語））
大數據（big data），指無法在可承受的時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力來適應海量、高增長率和多樣化的信息資產。
『拾』 列式資料庫的舉例
下面以GBase 8a分析型資料庫為例，描述列存儲對數據存儲與管理的作用。
面對海量數據分析的 I/O 瓶頸，GBase 8a 把表數據按列的方式存儲，其優勢體現在以下幾個方面。
不讀取無效數據：降低 I/O 開銷，同時提高每次 I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列，其他列的數據是不需要讀取的。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，採用列存儲，不需要像行存資料庫一樣，將整行數據取出，只取出需要的列。磁碟 I/0 是行存儲的 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，數據佔有空間降低到傳統資料庫的1/10 ，節省了存儲設備的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器內存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存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
由於數據按列包存儲，每個數據包內都是同構數據，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 上都提升資料庫的性能，使 GBase 8a 在某些場景下的運算性能比傳統資料庫快 100 倍以上。
GBase 8a 允許用戶根據需要設置配置文件，選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下GBase 8a 根據數據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：
行程編碼（適用於大量連續重復的數據，特別是排序數據）；
基於數據的差值編碼（適用於重復率低，但彼此差值較小的數據列）；
基於位置的差值編碼（適用於重復率高，但分布比較隨機的數據列）。