如何理解數(shù)據(jù)庫的行式存儲和列式存儲

如何理解數(shù)據(jù)庫的行式存儲和列式存儲，很多新手對此不是很清楚，為了幫助大家解決這個難題，下面小編將為大家詳細講解，有這方面需求的人可以來學習下，希望你能有所收獲。

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存儲法(Row-based)，在基于行式存儲的數(shù)據(jù)庫中， 數(shù)據(jù)是按照行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)邏輯存儲單元進行存儲的， 一行中的數(shù)據(jù)在存儲介質(zhì)中以連續(xù)存儲形式存在。

我們知道，當今的數(shù)據(jù)處理大致可分為兩大類，聯(lián)機事務(wù)處理 OLTP(on-line transaction processing)和聯(lián)機分析處理 OLAP(On-Line Analytical Processing)。OLTP 是傳統(tǒng)關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，用來執(zhí)行一些基本的、日常的事務(wù)處理，比如數(shù)據(jù)庫記錄的增、刪、改、查等等；而 OLAP 則是分布式數(shù)據(jù)庫的主要應(yīng)用，它對實時性要求不高，但處理的數(shù)據(jù)量大，通常應(yīng)用于復(fù)雜的動態(tài)報表系統(tǒng)上。

OLTP與OLAP的主要區(qū)別

OLTP與OLAP，在數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用類別方面，為何會出現(xiàn)顯著差別呢?其實，這是因數(shù)據(jù)庫存儲模式不同而造成的。

行式存儲和列式存儲

傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存儲法(Row-based)，在基于行式存儲的數(shù)據(jù)庫中， 數(shù)據(jù)是按照行數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)邏輯存儲單元進行存儲的， 一行中的數(shù)據(jù)在存儲介質(zhì)中以連續(xù)存儲形式存在。

列式存儲(Column-based)是相對于行式存儲來說的，新興的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式數(shù)據(jù)庫均采用列式存儲。在基于列式存儲的數(shù)據(jù)庫中， 數(shù)據(jù)是按照列為基礎(chǔ)邏輯存儲單元進行存儲的，一列中的數(shù)據(jù)在存儲介質(zhì)中以連續(xù)存儲形式存在。

行式存儲的適用場景包括：

1、適合隨機的增刪改查操作;

2、需要在行中選取所有屬性的查詢操作;

3、需要頻繁插入或更新的操作，其操作與索引和行的大小更為相關(guān)。

實操中我們會發(fā)現(xiàn)，行式數(shù)據(jù)庫在讀取數(shù)據(jù)的時候會存在一個固有的“缺陷”，比如，所選擇查詢的目標即使只涉及少數(shù)幾項屬性，但由于這些目標數(shù)據(jù)埋藏在各行數(shù)據(jù)單元中，而行單元往往又特別大，應(yīng)用程序必須讀取每一條完整的行記錄，從而使得讀取效率大大降低。對此，行式數(shù)據(jù)庫給出的優(yōu)化方案是加“索引”，在OLTP類型的應(yīng)用中，通過索引機制或給表分區(qū)等手段，可以簡化查詢操作步驟，并提升查詢效率。

但針對海量數(shù)據(jù)背景的OLAP應(yīng)用(例如分布式數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)倉庫等等)，行式存儲的數(shù)據(jù)庫就有些“力不從心”了。行式數(shù)據(jù)庫建立索引和物化視圖，需要花費大量時間和資源，因此還是得不償失，無法從根本上解決查詢性能和維護成本等問題也不適用于數(shù)據(jù)倉庫等應(yīng)用場景，所以后來出現(xiàn)了基于列式存儲的數(shù)據(jù)庫。

對于數(shù)據(jù)倉庫和分布式數(shù)據(jù)庫來說，大部分情況下它會從各個數(shù)據(jù)源匯總數(shù)據(jù)，然后進行分析和反饋，其操作大多是圍繞同一列屬性的數(shù)據(jù)進行的，而當查詢某屬性的數(shù)據(jù)記錄時，列式數(shù)據(jù)庫只需返回與列屬性相關(guān)的值，在大數(shù)據(jù)量查詢場景中，列式數(shù)據(jù)庫可在內(nèi)存中高效組裝各列的值，最終形成關(guān)系記錄集，因此可以顯著減少IO消耗，并降低查詢響應(yīng)時間，非常適合數(shù)據(jù)倉庫和分布式的應(yīng)用。

列式存儲引擎的適用場景包括：

1、查詢過程中，可針對各列的運算并發(fā)執(zhí)行(SMP)，***在內(nèi)存中聚合完整記錄集，***可能降低查詢響應(yīng)時間;

2、可在數(shù)據(jù)列中高效查找數(shù)據(jù)，無需維護索引(任何列都能作為索引)，查詢過程中能夠盡量減少無關(guān)IO，避免全表掃描;

3、因為各列獨立存儲，且數(shù)據(jù)類型已知，可以針對該列的數(shù)據(jù)類型、數(shù)據(jù)量大小等因素動態(tài)選擇壓縮算法，以提高物理存儲利用率;如果某一行的某一列沒有數(shù)據(jù)，那在列存儲時，就可以不存儲該列的值，這將比行式存儲更節(jié)省空間。

當然，跟行數(shù)據(jù)庫一樣，列式存儲也有不太適用的場景。

主要包括：

1. 鴻蒙官方戰(zhàn)略合作共建——HarmonyOS技術(shù)社區(qū)

2. 數(shù)據(jù)需要頻繁更新的交易場景

3. 表中列屬性較少的小量數(shù)據(jù)庫場景

4. 不適合做含有刪除和更新的實時操作

隨著列式數(shù)據(jù)庫的發(fā)展，傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫加入了列式存儲的支持，形成具有兩種存儲方式的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)。例如，隨著Oracle 12c推出了in memory組件，使得Oracle數(shù)據(jù)庫具有了雙模式數(shù)據(jù)存放方式，從而能夠?qū)崿F(xiàn)對混合類型應(yīng)用的支持，當然列式數(shù)據(jù)庫也有對行式存儲的支持比如HP Vertica。

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