列式存储
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询。
GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。
由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。
❷ “列式”是什么意思
“列式”的意思：列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库。
❸ HBase的列式存储在查询时如何读取
hbase的region是按行划分，而非按列，如果你读取指定一行的所有列数据，regionServer虽然无法保证你的所有数据都在一个HFile中，但是至少是在一个Region中。但是具体的HFile所在的hdfs的节点那就不是HBase关心的事了，因为HBase的存储是依赖与hdfs，所以底层存储读取的事会由NameNode操心，NameNode会考虑就近原则，而提供最高效的数据读取策略。
你的数据传输是必然，但是HBase不会计算，计算是发生在你将想要的数据获取到之后再自行进行计算的。你读取大量数据必然会有大量数据传输，HBase只是将提供了一种高效的数据读取策略，尽量减小数据传输量
❹ 列式数据库有哪些
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合与小批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。
高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。
当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势就显得更加明显；
GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。
由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。
由于数据按列包存储，每个数据包内都是同构数据，内容相关性很高，这使得GBase 8a 更易于实现压缩，压缩比通常能够达到 1:10 甚至更优。这使得能够同时在磁盘 I/O 和 Cache I/O 上都提升数据库的性能，使 GBase 8a 在某些场景下的运算性能比传统数据库快 100 倍以上。
GBase 8a 允许用户根据需要设置配置文件，选择是否进行压缩。在启用压缩的情况下GBase 8a 根据数据的不同特性以及不同的分布状况，自动采用相应的压缩算法，如：
行程编码（适用于大量连续重复的数据，特别是排序数据）；
基于数据的差值编码（适用于重复率低，但彼此差值较小的数据列）；
基于位置的差值编码（适用于重复率高，但分布比较随机的数据列）。
❺ Mysql是列式存储吗，或者说mysql支持列式存储吗
大数据（巨量数据集合（IT行业术语））
大数据（big data），指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力来适应海量、高增长率和多样化的信息资产。
❻ hdfs 列式存储和行式存储的区别
列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个整体来存储。
在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。
各自的优缺点：
❼ 行式数据库和列式数据库的优缺点是什么，行式数据库和列式数据库的执行效率比较一下
传统的行式数据库，是按照行存储的，维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反，列式数据库的数据是按照列存储，每一列单独存放，数据即是索引。只访问查询涉及的列，大大降低了系统I/O，每一列由一个线来处理，而且由于数据类型一致，数据特征相似，极大方便压缩。行式数据库擅长随机读操作，列式数据库则更擅长大批量数据量查询
❽ 什么是数据库列存储，原理是怎样的
数据库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。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：
❾ 常见的基于列存储的大数据数据库有哪些
目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，Hadoop的HBase采用列存储，MongoDB是文档型的行存储，Lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。
❿ 列式数据库的描述
数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表： EmpId Lastname Firstname Salary 1 Smith Joe 40000 2 Jones Mary 50000 3 Johnson Cathy 44000 这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).
这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同，电脑的操作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中，由操作系统写到内存或硬盘中。
行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000; 这是一个简化的说法。
列式数据库的代表包括：Sybase IQ，infobright、infiniDB、GBase 8a，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。
MPP的列存储数据仓库包括：Yonghong Z-DataMart