按列存储的数据库
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。
‘贰’ 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。
‘叁’ 学习数据库sql server2008中数据是按照字段、属性、列等方式进行存储的，
肯定是存储在磁盘（硬盘）文件里啊，只不过他自己额外做索引，加快查找速度，更主要的是做缓存，提高响应速度
‘肆’ SQL数据库中如何在一个列下存储一组信息
我的做法是建立一个表Like来存储，Like表中由字段Id进行排序，由字段Name存储爱好。然后在用户要选择爱好的时候，按Like表循环写出所有爱好（复选框），选择的话值就是1，不选的话就是0。在用户提交的时候，将所有内容按Id顺序连在一起，形成0001100101这种序列，然后按字符串存储。读取时先将它读到一个数组中，再按Id取值。这种做法要注意先调试好后一次性加完所有爱好，一般长度设50是绝对够用了。如果要求爱好还可编辑和自由添加删除，那就得设定删除后所有用户对应的位归0（为保证位数能和Id对应，该位一直保留），添加后所有用户字符串后加0。
说得有点简略，不知你明白了没？
‘伍’ 传统的行存储和（HBase）列存储的区别
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(Oracle)行存储和（Hbase）列存储的区别
这里写图片描a
1、数据是按行存储的
2、没有索引的查询使用大量I/O
3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
4、面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求
这里写图片描述
1、数据按列存储–每一列单独存放
2、数据即是索引
3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
5、数据类型一致，数据特征相似–高效压缩
‘陆’ 如何动态选出适合列存储的 DB2 数据库表
用列存储能提高上面场景的性能。列存储仅需要读取查询语句中查询的列，从而较少了读取的数据量。I/O 在整个系统性能中占有非常重要的地位。数据量的减少带来了 I/O 的减少从而带来了性能的提升。另外，因为数据采用列存储，压缩算法能够更轻松的将数据压缩比提高，从而减少数据存储空间。某些压缩算法甚至可以不需要解压缩而实现对数据的直接操作，从而降低了对 CPU 的消耗。总之，在某些场景，列存储为我们带来了性能的提升和资源消耗的减少。
‘柒’ 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：
‘捌’ 基于列存储的关系型数据库有哪些
好多啊！什么sql server mysql oracle .............
‘玖’ 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。
‘拾’ 列式数据库的举例
下面以GBase 8a分析型数据库为例，描述列存储对数据存储与管理的作用。
面对海量数据分析的 I/O 瓶颈，GBase 8a 把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。
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）。