列存储实现简单吗
1. 列存储实现简单吗
列存储实现简单。
用insert插入数据，数据库默认是列存储，可以用pivot和unpivot来实现行列的转换，或者建立列存储索引。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。
优势
磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为能够作用于同类型的数据。例如，假定我们有一张有3列数据的表，这3列从左往右依次是int、varchar和bool类型，并且该表有100条（行）记录。对于都是int类型的第一列数据，应用压缩算法是很容易的，同时压缩率也会很高。
2. 为什么说HBase是列式数据库
Hbase是一个面向列存储的分布式存储系统，它的优点在于可以实现高性能的并发读写操作，同时Hbase还会对数据进行透明的切分，这样就使得存储本身具有了水平伸缩性。
通常，顺序读取数据要比随机访问更快。而且，硬盘寻址时间的提升比起CPU速度的进步要慢得多 (参看摩尔定律)，在使用硬盘作为存储媒介的系统上这种情况很可能还会持续一段时间。
下面简单罗列了一些选择行数据库还是列数据库的权衡依据。当然，如果能够把数据全放在内存中，那么使用内存数据库性能会更好。
特点：
因为硬盘寻址时间相较于计算机上其他部件的运行速度来说不是一般的慢，所以常用相同工作负载下的硬盘访问性能来比较行数据库和列数据库。
在只需要根据某几列来聚合数据的时候按列的数据组织方式更有效。因为这样只需要读取一部分数据，要比读取全部数据更快。
当只需要修改某一列值的时候按列的数据组织方式更有效。因为可以直接找到某列数据并改，而与行中的其他列无关。
3. SQL server 中关于列存储如何实现
用insert 插入数据，数据库默认是列存储
可以用pivot和unpivot 来实现行列的转换，或者建立列存储索引（没用过，不知道）。
对于效率这两种方式的查询效率，很多文章也有介绍，你自己做个简单的EXCEL理解一下就明白了。
4. 列存储的主要特征
分列数据格式：每次对一个列的数据进行分组和存储。SQLServer查询处理可以利用新的数据布局，并显着改进查询执行时间。加快查询结果：列存储索引由于以下原因而可更快地生成结果： （1）只须读取需要的列。因此，从磁盘读到内存中、然后从内存移到处理器缓存中的数据量减少了。 （2）列经过了高度压缩。这将减少必须读取和移动的字节数。 （3）大多数查询并不会涉及表中的所有列。因此，许多列从不会进入内存。这一点与出色的压缩方法相结合，可改善缓冲池使用率，从而减少总I/O。 （4）高级查询执行技术以简化的方法处理列块（称为“批处理”），从而减少CPU使用率。 列存储索引的局限性 （1）包含的列数不能超过1024。 （2）无法聚集。只有非聚集列存储索引才可用。 （3）不能是唯一索引。 （4）不能基于视图或索引视图创建。 （5）不能包含稀疏列。 （6）不能作为主键或外键。 （7）不能使用ALTERINDEX语句更改。而应在删除后重新创建列存储索引。 （8）不能使用INCLUDE关键字创建。 （9）不能包括用来对索引排序的ASC或DESC关键字。根据压缩算法对列存储索引排序。不允许在索引中进行排序。可能按照搜索算法对从列存储索引中选择的值进行排序，但是必须使用ORDERBY子句来确保对结果集进行排序。 （10）不以传统索引的方式使用或保留统计信息。 （11）无法更新具有列存储索引的表。 内存受限的影响：列存储处理针对内存中处理进行了优化。SQLServer实现了若干机制，使得数据或大多数数据结构可以在可用内存不足时溢出到磁盘。如果存在严重的内存限制，则处理过程将使用行存储。在某些实例中，可能会选择列存储索引作为访问方法，但内存不足以生成所需数据结构。通过先以列存储操作开始，然后默认为一个较慢的代码路径，在查询遇到严重内存限制时，可能会导致性能出现一定程度的降低。任何查询的有效内存要求取决于特定的查询。生成列存储索引要求的内存量大约为：8MB×索引中的列数×DOP（并行度）。通常，内存要求随着作为字符串的列的比例提高而增加。因此，降低DOP可以减少生成列存储索引所需的内存。 一些表达式的计算将比其他表达式更快：当使用列存储索引时，应使用批处理模计算某些常见表达式，而不以一次一行的模式进行计算。除了使用列存储索引所带来的优势之外，批处理模式还将提供其他查询加速效果。并不为批处理模式处理启用每个查询执行运算符。 列存储索引不支持SEEK：如果查询应返回行的一小部分，则优化器不大可能选择列存储索引（例如：needle-in-the-haystack类型查询）。如果使用表提示FORCESEEK，则优化器将不考虑列存储索引。 列存储索引不能与以下功能结合使用：页和行压缩以及vardecimal存储格式（列存储索引已采用不同格式压缩），复制，更改跟踪，变更数据捕获，文件流。
5. 列存储的适用场合
列存储适合用在什么场合?
OLAP，数据仓库，数据挖掘等查询密集型应用。当然，列存储数据库并不是说完全不能进行更新操作，其实它们的更新操作性能并不是很差，一般也够用，但是一方面不如自己的查询性能，另外一方面也不如Oracle这种专门搞OLTP的数据库，所以一般就不提这个。
列存储不适合用在什么场合?
相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。
6. 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(6)列存储实现简单吗扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。数据的链式存储结构可用链接表来表示。其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
7. 列存储的介绍
我们知道，在SQL Server里，Page是数据存储的基本单位，而数据行是实际数据的存储单位，它们从Page Header之后就开始依次存储在Page上。这种按行在Page上存储记录的方式就是行存储。当数据是按单列而不是多行进行连续存储时，就是所谓的列存储。
8. 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：
9. 什么是列式存储数据库
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。
10. 数组按列存储地址
总共占有9*10=90个内存地址,行序存放时,A[8][5]实际在第9行第5列，所以其占的内存地址为(9-1)*10+5=85，也即是说存放在第85个地址。那么如果按列序存放时9*(A-1)+B=85(A为列，B为行)，这是一个二元一次方程，看似不能解，但是注意；有约束条件：1<=A<=10;1<=B<=9；所以A=10，B=4；而又因为第10列(最后一列)的下标为10，第4行的下标为3，所以结果是A[3][10]；
这个具体过程你可以自己建立一个简单的模型就能得出答案，复杂问题简单化