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什么是列式存储？
列式存储 为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图： ? 初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换： 原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。 行列对比 ① 行式存储倾向于结构固定，列式存储倾向于结构弱化。 （行式存储相当于套餐，即使一个人来了也给你上八菜一汤，造成浪费；列式存储相等于自助餐，按需自取，人少了也不浪费） ② 行式存储一行数据只需一份主键，列式存储一行数据需要多份主键。 ③ 行式存储存的都是业务数据，列式存储除了业务数据外，还要存储列名。 ④ 行式存储更像一个Java Bean，所有字段都提前定义好，且不能改变；列式存储更像一个Map，不提前定义，随意往里添加key/value。
5.3K20发布于 2019-07-12 - 来自专栏Apache IoTDB
列式存储的起源：DSM
列式存储模型并不是最近十几年才有的，早在1985年就有人提出了类似的思想，即 Decomposition Storage Model（DSM）。 那么他把谁 decompose 了呢？ NSM vs DSM NSM：N元存储模型，也就是行式存储模型。数据的物理结构和他们的逻辑结构是一样的。磁盘是由一个一个block组成的，因此连续的数据也分在了连续的block里。 （3）方便测试，一份不可修改的数据，两份差异文件，可以同时运行两个系统，每个系统维护一份数据和自己的差异文件。一个生产系统，一个测试系统，可以随时debug。 其实 Differential File 到底是存一整行数据还是仅仅存储被修改的属性，仅仅是个实现问题，这里采用了完整数据。 这些缺点基本是和存储特点绑定的。 总结 DSM 可以说是列式存储的起源之一了。
2.7K10发布于 2020-09-27 - 来自专栏码字搬砖
行式存储与列式存储的区别
面向分析决策 | | 数据模型 | 关系模型 | 多维模型 | | 处理的数据量 | 通常为几条或几十条记录 | 通常达到百万千万条记录 | | 操作类型 | 查询、插入、更新、删除 | 查询为主 | 行式存储与列式存储 列式存储（Column-based）是相对于行式存储来说的，新兴的HBase，GP等分布式数据库均采用列式存储，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 列式存储的适用场景 但针对海量数据背景的OLAP应用，(例如分布式数据库、数据仓库等等)，行式存储的数据库就有些“力不从心”了。 也不适用于数据仓库等应用场景，所以后来出现了基于列式存储的数据库。 对于数据仓库和分布式数据库来说，大部分情况下它会从各个数据源汇总数据，然后进行分析和反馈。 其操作大多是围绕同一列属性的数据进行的 ，而当查询某属性的数据记录时，列式数据库只需返回与列属性相关的值。
68910编辑于 2025-05-16 - 来自专栏thinkphp+vue
为什么 OLAP 需要列式存储
等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。 、OLAP）是数据库最常见的两种场景，这两种场景不是唯二的两种，从中衍生出来的还有混合事务分析处理（Hybrid Transactional/Analytical Processing、HTAP）[^3] 标题中提到的列式存储与传统关系型数据库的行式存储相对应，如下图所示，其中行式存储以数据行或者实体为逻辑单元管理数据，数据行的存储都是连续的，而列式存储以数据列为逻辑单元管理数据，相邻的数据都是具有相同类型的数据 图 2 - 行式存储和列式存储 既然我们已经了解了标题中提到的两个概念：OLAP 和列式存储，那么接下来将从以下两个方面分析为什么列式存储更适合 OLAP 的场景。 图 3 - 在行式存储获取特定列 如上图所示，当我们仅需要获取上表中年龄的分布时，也仍然需要读取表中的全部数据并在内存中丢弃不需要的数据行，其中黄色部分都是我们不关心的数据，这浪费了大量的 I/O 和内存资源
1.2K20发布于 2021-05-28 - 来自专栏扯编程的淡
为什么列式存储更适合OLAP？
Clickhouse等OLAP数据存储系统正是由于其使用列式存储，很大程度的提高了数据查询和分析能力，这篇文章我就向大家分享一下行式存储和列式存储到底有何区别？ ,25,北京 | 2,Bob,30,上海 | 3,Carol,28,深圳 列式存储（Column-Based）,列式存储示例（按列独立存储）: 用户ID列 → [1, 2, 3] 姓名列 → [Alice , Bob, Carol] 年龄列 → [25, 30, 28] 地址列 → [北京, 上海, 深圳] 磁盘存储结构（每列独立存储为文件）： 用户ID.bin → 1,2,3 姓名.bin → 总读取数据量为3行 × 4列 = 12个字段,有效数据占比为25% 列式存储的I/O过程: 仅读取年龄列文件（年龄.bin → [25, 30, 28]）： 直接获取所有年龄值，无需处理其他字段。 总读取数据量为3行 × 1列 = 3个字段，有效数据占比为100% 3）数据压缩 行式存储：单行内不同列的数据类型差异大（如字符串、数值混杂），压缩率低。
1.2K10编辑于 2025-03-07 - 来自专栏后端架构师
你应该知道一些其他存储——列式存储
所以我为什么还需要列式存储，而列式存储又是什么？ 让我们想象一种场景，现在不是想查询 Bob 的博客，我想统计 Bob 发表的博客数，或是整个系统今天的博客点赞数。如果是行存储系统，数据库将怎样操作？ 我们假设磁盘一次可以读取图中 3 个方框的数据(实际需要按 byte 来读取)，那么这个聚合计算需要 N(N=数据量)次磁盘访问。 基于这个需求我们也可以明白为什么这几年列式存储开始流行。 列存储 同样是上面的示例数据，我们来看列式存储是怎样组织数据的。 依然假设磁盘一次可以读取 3 个方框的数据(实际按 byte 读取)。可以看出按列存储组织数据的方式，只需要 1 次磁盘操作就可以完成。 在程序的世界里，我们学会了，任何的选择和倾向都是有代价的。
85010发布于 2020-04-13 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
列式存储引擎-内核机制-Parquet格式
列式存储引擎-内核机制-Parquet格式 Parquet是一种开源的列式存储结构，广泛应用于大数据领域。 1、数据模型和schema Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。 比如int32以4个字节存储，下图显示了0到3数字如何以plain编码方式进行存储： 3.2 RLE编码 Run-Length encoding算法，针对连续重复的数据，记录重复次数及对应值： 3.3 例如针对数值是从 0 到 7，7占有的位长是 3， 按照 3 的位长来进行按位操作。 4、存储格式 这里存储模型又可以理解为存储格式或文件格式，Parquet 的存储模型主要由行组（Row Group）、列块（Column Chuck）、页（Page）组成。 3、页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。
1.6K30编辑于 2023-09-07 - 来自专栏Apache IoTDB
站在行式存储的肩膀上实现列式存储
之前简单介绍了一下列式存储和其起源：和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ ， 列式存储的起源：DSM 。在人们发现了列式存储的优点之后，就开始设计列存系统了。这些系统基本都是从头设计实现的。 那么能不能在一个传统关系数据库基础上应用列式存储的思想，让其达到列式存储的效果呢？ 参考《Column-Stores vs. 从行式存储系统中利用底层列式存储，其实是在探究一个问题，那就是列式存储格式的增益大（磁盘I/O占主导因素），还是在其之上构建的写入和查询引擎带来的增益大。 列式分区 这其实就是 DSM 。将原始表中的每个列都单独存一张表，并配上一个递增的0、1、2、3的列 index 用来将不同列对齐。 这种方式其实是在物理上的行式存储基础上实现了逻辑上的列式存储。
1.1K20发布于 2020-09-27 - 来自专栏Apache IoTDB
大数据的列式存储格式：Parquet
之前简单介绍了一下列式存储： 和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！ 今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。 背景 2010年 google 发表了一篇论文《Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets》，介绍了其 Dermel 系统是如何利用列式存储管理嵌套数据的 Parquet 是 Dremel 的开源实现，作为一种列式存储文件格式，2015年称为 Apache 顶级项目，后来被 Spark 项目吸收，作为 Spark 的默认数据源，在不指定读取和存储格式时，默认读写 这就是列式存储的精髓：按列缓存打包。 因此，列式存储有一个需要注意的就是列不能太多，这是个大坑。 跟我们之前介绍的文件格式比，Parquet 只是多了几层而已，只要掌握了文件格式的基本原理，各种文件格式都可以快速上手。
4.7K40发布于 2020-09-27 - 来自专栏ApacheHudi
深入分析 Parquet 列式存储格式
列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？ 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量。 压缩编码可以降低磁盘存储空间。 关系型数据的列式存储，可以将每一列的值直接排列下来，不用引入其他的概念，也不会丢失数据。关系型数据的列式存储比较好理解，而嵌套类型数据的列存储则会遇到一些麻烦。 图 3 AddressBook 的树结构表示 Parquet 文件的存储格式 那么如何把内存中每个 AddressBook 对象按照列式存储格式存储下来呢？ 数据压缩算法 列式存储给数据压缩也提供了更大的发挥空间，除了我们常见的 snappy, gzip 等压缩方法以外，由于列式存储同一列的数据类型是一致的，所以可以使用更多的压缩算法。 Parquet 现在为 Twitter 至少节省了 1/3 的存储空间，同时节省了大量的表扫描和反序列化的时间。这两方面直接反应就是节约成本和提高性能。
2.4K40发布于 2021-04-13 - 来自专栏Oracle数据库技术
数据库的行式存储 VS 列式存储
编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) 行式存储 VS 列式存储 行存储和列存储，是数据库底层组织数据的方式。 列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。 在基于列式存储的数据库中， 数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 oracle-database/19/inmem/ Database In-Memory Guide 2.1 Dual-Format: Column and Row https://www.jianshu.com/p/3d3950c9fb06 列式存储？区别是啥？？？
3.8K10编辑于 2022-08-22 - 来自专栏存储
列式存储的另一面
列式存储的另一面 列存是常见的数据存储技术，在许多场景下也确实很有效，因而也被不少数据仓库类产品采用，在业内列存也常常就意味着高性能。 可是，列存真有这么好吗？ 所以，除了专业的向量式运算（数据挖掘中常用，运算本身就是以列为单位的）外，类似关系数据库型的内存运算（包括内存数据库）并不合适采用列式存储。 加剧硬盘的不连续访问程度 列式存储时，各列是连续存储的，这样同时访问多个列进行计算时，就会导致造成不连续的随机访问，访问的列越多造成的不连续性就越强。 固态硬盘没有寻道时间的问题，列式存储更适合采用固态硬盘。 索引效率低 索引也是常用技术，用于从大数据集中按键值找出指定记录。 列式存储的分段一般也是采用前述的分块方案：分段必须以块为单位，在块内不再分段并行。
2.2K100发布于 2018-01-11 - 来自专栏大数据技术架构
再来聊一聊 Parquet 列式存储格式
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。 01 整体介绍 先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式 非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描 诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。 支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。 3、页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。 05 Parquet vs ORC 除了 Parquet，另一个常见的列式存储格式是 ORC（OptimizedRC File）。
12.6K11发布于 2020-05-21 - 来自专栏一个会写诗的程序员的博客
数据库中的 “行式存储”和“列式存储”
随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。 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。 列式存储 列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。 IO，避免全表扫描; 3、因为各列独立存储，且数据类型已知，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率;如果某一行的某一列没有数据，那在列存储时，就可以不存储该列的值 主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作 随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统
15K30发布于 2019-10-28 - 来自专栏数据计算
列式存储的另一面
列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配，列存的基本原理是减少硬盘的读取量。 一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。 每列是连续存储的，但不同的列就不连续了。读的列越多造成的随机程度就越重，即使单线程单任务也会这样。 我们之前讲过索引表会存储有序的键值和对应记录在原表中的位置。 遍历和查找都有高性能需求的数据，甚至有必要冗余两份存储。数据平台应该允许程序员根据实际情况决定采用的存储方式，而不是一刀切地替用户选择。
62410编辑于 2024-05-20 - 来自专栏信息技术智库
两种列式存储格式：Parquet和ORC
列式存储 由于OLAP查询的特点，列式存储可以提升其查询性能，但是它是如何做到的呢？ 这就要从列式存储的原理说起，从图1中可以看到，相对于关系数据库中通常使用的行式存储，在使用列式存储时每一列的所有元素都是顺序存储的。 和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。 ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。 查询测试结果： 结果分析 从上述测试结果来看，星状模型对于数据分析场景并不是很合适，多个表的join会大大拖慢查询速度，并且不能很好的利用列式存储带来的性能提升，在使用宽表的情况下，列式存储的性能提升明显
9.4K51编辑于 2022-07-29 - 来自专栏Elastic Stack专栏
列式存储不等于列式数据库：Columnar模式为Elasticsearch带来了什么
因此，真正有趣的问题是：列式数据库还需要什么（而不是我们是否按列存储），而答案归结为五个关键要素。Doc values的设计初衷是在文档引擎上实现聚合、排序和分组，并且它们做得非常出色。 Columnar模式改变了这些列的使用目的，本文将通过五个属性来阐述：存储列与成为列式数据库之间的区别。 五个属性区分列式存储与列式数据库Doc values是建立在_source之上的优化在过去十年的大部分时间里，原始JSON文档是事实来源，而列只是派生的便利手段。这种顺序对整个引擎产生了深远的影响。 ES|QL计算引擎中的列式查询执行列式存储只有在引擎按列读取时才能发挥价值。聚合继承了搜索中逐文档的处理形态，这对于以文档为中心的引擎来说是自然匹配。 Columnar模式为日志和分析数据带来的改变按列存储值只是一个存储细节。列式数据库需要五个要素：列是数据的唯一副本。每一列都针对其实际持有的数据进行编码。元数据也是列式的。字段仅在需要时添加索引。
15910编辑于 2026-09-17 - 来自专栏Apache IoTDB
因为铁轨是列式存储！
今天不讲和谐号，今天讲列式存储！列式存储是大数据时代的一个特色。每次一听用到了列式存储，就觉得，嗯，肯定nb了。今天我们就来把列式存储的衣服扒了！ 列式：存储、查询引擎 列式存储只是一个很宽泛的概念，将各个属性维度的数据存在一起，这只是一种存储格式，或者说文件的组织方式。但是仅仅有存储格式是不足以实现一个列存系统的。 如果说拼接刚开始只是列式存储不得不解决的问题，那么延迟拼接则应该是列式存储为了解决拼接问题而发掘出来的优势了。 假如一个表里有100列，有一个查询 select c3 from table1 where c1>10 and c2>5 第一种方式是行式过滤的思想，先将c1,c2,c3 三列读出来，拼接成一个一个数据项 大数据时代大部分的查询模式决定了列式存储优于行式存储。一般来说，列式存储不仅包括数据是按列存在磁盘上的，还包括针对这种格式的存储和查询引擎。
99610发布于 2020-09-27 - 来自专栏大数据技术架构
干货 | 再来聊一聊 Parquet 列式存储格式
Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。 整体介绍 先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式 非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描 诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。 支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。 3、页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。 Parquet vs ORC 除了 Parquet，另一个常见的列式存储格式是 ORC（OptimizedRC File）。
5.5K40发布于 2021-08-25 - 来自专栏Apache IoTDB
Druid ：高性能、列式的分布式数据存储
其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。 本文预计阅读时间 7分钟。 本文的druid是这个： ? 一个高性能、列式的分布式数据存储。 Druid 命名来自游戏中的德鲁伊角色，比如在Dota里德鲁伊有人和熊两种形态，还可以召唤小熊，不多说废话了。主要比喻面向各种场景都能适用。 一个 read-time 节点负责的数据段是有时间限制的，比如当前节点只接收 1点-2点的数据，当过了2点之后，不再接收1点-2点的数据，而开始接收2点-3点的数据。 其次，Segment 是列式存储的，每列可以选择编码和压缩方式。一般 String 类型选择字典编码。RLE 、BitMap等。 存储模型没什么特殊的地方，基本都是列式存储的特点。 底层存储可以直接使用一个分布式文件系统 HDFS 或 S3。 Druid 的四种节点都是独立工作的，都缓存了一部分元数据。
2.2K30发布于 2020-09-27
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