列存儲實現簡單嗎
1. 列存儲實現簡單嗎
列存儲實現簡單。
用insert插入數據，資料庫默認是列存儲，可以用pivot和unpivot來實現行列的轉換，或者建立列存儲索引。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。
優勢
磁碟的每個Page僅僅存儲來自單列的值，而不是整行的值。因此，壓縮演算法會更加高效，因為能夠作用於同類型的數據。例如，假定我們有一張有3列數據的表，這3列從左往右依次是int、varchar和bool類型，並且該表有100條（行）記錄。對於都是int類型的第一列數據，應用壓縮演算法是很容易的，同時壓縮率也會很高。
2. 為什麼說HBase是列式資料庫
Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。
通常，順序讀取數據要比隨機訪問更快。而且，硬碟定址時間的提升比起CPU速度的進步要慢得多 (參看摩爾定律)，在使用硬碟作為存儲媒介的系統上這種情況很可能還會持續一段時間。
下面簡單羅列了一些選擇行資料庫還是列資料庫的權衡依據。當然，如果能夠把數據全放在內存中，那麼使用內存資料庫性能會更好。
特點：
因為硬碟定址時間相較於計算機上其他部件的運行速度來說不是一般的慢，所以常用相同工作負載下的硬碟訪問性能來比較行資料庫和列資料庫。
在只需要根據某幾列來聚合數據的時候按列的數據組織方式更有效。因為這樣只需要讀取一部分數據，要比讀取全部數據更快。
當只需要修改某一列值的時候按列的數據組織方式更有效。因為可以直接找到某列數據並改，而與行中的其他列無關。
3. SQL server 中關於列存儲如何實現
用insert 插入數據，資料庫默認是列存儲
可以用pivot和unpivot 來實現行列的轉換，或者建立列存儲索引（沒用過，不知道）。
對於效率這兩種方式的查詢效率，很多文章也有介紹，你自己做個簡單的EXCEL理解一下就明白了。
4. 列存儲的主要特徵
分列數據格式：每次對一個列的數據進行分組和存儲。SQLServer查詢處理可以利用新的數據布局，並顯著改進查詢執行時間。加快查詢結果：列存儲索引由於以下原因而可更快地生成結果： （1）只須讀取需要的列。因此，從磁碟讀到內存中、然後從內存移到處理器緩存中的數據量減少了。 （2）列經過了高度壓縮。這將減少必須讀取和移動的位元組數。 （3）大多數查詢並不會涉及表中的所有列。因此，許多列從不會進入內存。這一點與出色的壓縮方法相結合，可改善緩沖池使用率，從而減少總I/O。 （4）高級查詢執行技術以簡化的方法處理列塊（稱為「批處理」），從而減少CPU使用率。 列存儲索引的局限性 （1）包含的列數不能超過1024。 （2）無法聚集。只有非聚集列存儲索引才可用。 （3）不能是唯一索引。 （4）不能基於視圖或索引視圖創建。 （5）不能包含稀疏列。 （6）不能作為主鍵或外鍵。 （7）不能使用ALTERINDEX語句更改。而應在刪除後重新創建列存儲索引。 （8）不能使用INCLUDE關鍵字創建。 （9）不能包括用來對索引排序的ASC或DESC關鍵字。根據壓縮演算法對列存儲索引排序。不允許在索引中進行排序。可能按照搜索演算法對從列存儲索引中選擇的值進行排序，但是必須使用ORDERBY子句來確保對結果集進行排序。 （10）不以傳統索引的方式使用或保留統計信息。 （11）無法更新具有列存儲索引的表。 內存受限的影響：列存儲處理針對內存中處理進行了優化。SQLServer實現了若干機制，使得數據或大多數數據結構可以在可用內存不足時溢出到磁碟。如果存在嚴重的內存限制，則處理過程將使用行存儲。在某些實例中，可能會選擇列存儲索引作為訪問方法，但內存不足以生成所需數據結構。通過先以列存儲操作開始，然後默認為一個較慢的代碼路徑，在查詢遇到嚴重內存限制時，可能會導致性能出現一定程度的降低。任何查詢的有效內存要求取決於特定的查詢。生成列存儲索引要求的內存量大約為：8MB×索引中的列數×DOP（並行度）。通常，內存要求隨著作為字元串的列的比例提高而增加。因此，降低DOP可以減少生成列存儲索引所需的內存。 一些表達式的計算將比其他表達式更快：當使用列存儲索引時，應使用批處理模計算某些常見表達式，而不以一次一行的模式進行計算。除了使用列存儲索引所帶來的優勢之外，批處理模式還將提供其他查詢加速效果。並不為批處理模式處理啟用每個查詢執行運算符。 列存儲索引不支持SEEK：如果查詢應返回行的一小部分，則優化器不大可能選擇列存儲索引（例如：needle-in-the-haystack類型查詢）。如果使用表提示FORCESEEK，則優化器將不考慮列存儲索引。 列存儲索引不能與以下功能結合使用：頁和行壓縮以及vardecimal存儲格式（列存儲索引已採用不同格式壓縮），復制，更改跟蹤，變更數據捕獲，文件流。
5. 列存儲的適用場合
列存儲適合用在什麼場合?
OLAP，數據倉庫，數據挖掘等查詢密集型應用。當然，列存儲資料庫並不是說完全不能進行更新操作，其實它們的更新操作性能並不是很差，一般也夠用，但是一方面不如自己的查詢性能，另外一方面也不如Oracle這種專門搞OLTP的資料庫，所以一般就不提這個。
列存儲不適合用在什麼場合?
相對來說，不適合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、刪除操作頻繁的場合。
6. 數據結構的存儲方式有哪幾種
數據結構的存儲方式有順序存儲方法、鏈接存儲方法、索引存儲方法和散列存儲方法這四種。
1、順序存儲方式：順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據，把邏輯上相連的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構，一般採用數組或者結構數組來描述。
2、鏈接存儲方法：它比較靈活，其不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上相鄰，結點間的邏輯關系由附加的引用欄位表示。一個結點的引用欄位往往指導下一個結點的存放位置。鏈接存儲方式也稱為鏈接式存儲結構，一般在原數據項中增加應用類型來表示結點之間的位置關系。
3、索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。它細分為兩類：稠密索引：每個結點在索引表中都有一個索引項，索引項的地址指示結點所在的的存儲位置；稀疏索引：一組結點在索引表中只對應一個索引項，索引項的地址指示一組結點的起始存儲位置。
4、散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
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順序存儲和鏈接存儲的基本原理
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。
在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，還含有元素之間邏輯關系的信息。數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示。其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點的存儲位置。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同；而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
7. 列存儲的介紹
我們知道，在SQL Server里，Page是數據存儲的基本單位，而數據行是實際數據的存儲單位，它們從Page Header之後就開始依次存儲在Page上。這種按行在Page上存儲記錄的方式就是行存儲。當數據是按單列而不是多行進行連續存儲時，就是所謂的列存儲。
8. 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：
9. 什麼是列式存儲資料庫
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。
10. 數組按列存儲地址
總共佔有9*10=90個內存地址,行序存放時,A[8][5]實際在第9行第5列，所以其占的內存地址為(9-1)*10+5=85，也即是說存放在第85個地址。那麼如果按列序存放時9*(A-1)+B=85(A為列，B為行)，這是一個二元一次方程，看似不能解，但是注意；有約束條件：1<=A<=10;1<=B<=9；所以A=10，B=4；而又因為第10列(最後一列)的下標為10，第4行的下標為3，所以結果是A[3][10]；
這個具體過程你可以自己建立一個簡單的模型就能得出答案，復雜問題簡單化