前几天听课，听到老师讲数据列式存储。
我🙋🏻♀️：等等，what，什么列式存储，数据一行一行的展示，然后一行一行的存在数据库里面不就好了，什么叫做列式存储，难道将数据按每一列存在数据库里面，那取出数据该有多麻烦啊，这绝对是几十年前的糟粕方法，这个课听不得了，教的东西太老套了。
老师🧑🏻🏫：别急别急啊，同学，年轻人不要这么心浮气躁嘛，列式存储的存储效率在现在流行的大数据存储中发挥着重要的作用，其存储效率可比行式存储高的多。我先给你举个例子吧。
以学生信息表stu演示。sid为主键，表中记录这五位学生的信息。
大家比较熟悉的是行式存储，如关系型数据库（MySQL、Oracle等）的存储均采用行式存储，行式存储一目了然，如下图所示，每一位学生的信息存储在存储在存储介质上，先存储zhangsan同学的所有信息，再存储lisi同学的信息，依次存储剩下同学的信息，如下图所示：
而列式存储，学生的信息数据都是分开保存的，即每一列的数据单独存放，如下图所示，每一列的数据存储在存储介质上，先存储sid这一列，然后存储sname这一列，依次存储剩下的列，如下图所示：
我🙋🏻♀️：好的老师，我已经明白您的背景了，快跟我讲讲列式存储的优点吧。
老师🧑🏻🏫：那就先来一起看看两种存储方式存储在存储介质上的情况吧。
行式存储，每一个学生的信息都存储在相邻的地方，存储完一个学生的信息，再存储下一个学生的信息，以此类推，如下图所示：
列式存储，将每一列的数据存储在相邻的地方，然后再存储下一列数据，以此类推，如下图所示：
老师🧑🏻🏫：现在假设一种场景，我要你帮我取出所有学生的姓名，也就是sname这一列，你会怎么做？
对于SQL语句select name from stu;简简单单，可是在存储介质上取出数据的时候，你知道如何取出吗？
对于行式存储，必须从头到尾遍历存储数据，依次取出sname姓名的数据。
缺点就比较明显了，当我只需要访问几个列时，其他无关列的数据也会被读取，导致IO开销较大；而且数据 **压缩比 **较低，因为每行数据都存储在一起。
对于列式存储，这就简单了，直接定位到sname姓名的位置，就可以直接取出需要的数据了。
在分析型查询（OLAP）中，列式存储通常提供更高的性能。这是因为它只读取查询所需的列，大大减少了IO成本，加快了查询速度。
而且对于同一列的数据类型相同，便于压缩，通常具有更高的压缩比。非常适合大数据存储，如数据仓库，因为它可以快速读取和分析大量数据。
我🙋🏻♀️：等等，MySQL不是有索引吗？我给sname单独加一条索引不就行了，这样查询的时候就可以利用 索引覆盖 的特性，直接拿到这一列的数据了呀！
老师🧑🏻🏫：这位同学，请注意我们现在讲的是列式存储和行式存储，不是在讲MySQL哈。而且像你这样单独给sname加一条索引的做法，其实就是把同一列的数据存储在了一起，也是列式存储的一种应用方式。
我🙋🏻♀️：原来MySQL里也有列式存储啊……
我🙋🏻♀️：再等等，如果我要一个场景，请取出名字为‘zhangsan’的同学的所有信息，阁下该如何应对？
老师🧑🏻🏫：啊这，角色互换了，这样列式存储的效率确实比行式存储的效率低很多了。
对于行式存储，只需要定位到“zhangsan”的位置，就可以直接取出需要的信息；
那行式存储的优点显而易见，对单行数据的操作效率更高，比较适用于事务型查询（OLTP），像频繁的增删改查的操作；当需要访问整行数据时，性能比较高；写入也会比较快，因为一次性完成整行的数据；
对于列式存储，需要从头到尾遍历数据，根据元数据信息，一次取出“zhangsan”的信息。
列式存储的致命缺点就是行事查询、更新和删除操作比较复杂，因为需要处理多个列。而且写入性能比较低，因为需要将一行数据拆分成多个列分别写入。
老师🧑🏻🏫：你这小子，倒也不傻，我看你骨骼清奇，若勤加修炼，日后必得高升，我这有一本数据库修炼秘籍，只要九十九，你看，带不带一本走？
我🙋🏻♀️：6啊，现在的广告真隐蔽。
言归正传，再来正式的聊聊行式存储和列式存储吧。
列式存储比行式存储可以节省多少空间
大家一定非常好奇，列式存储比行式存储到底可以节省多少空间，才让博主绕这么一大圈来讲列式存储。
毫无疑问，列式存储比行式存储具有更高的数据压缩率。根据数据的类型和压缩技术，列式存储可以实现高达十倍甚至更高的压缩比，这意味着，列式存储能够节省大量的存储空间，降低存储成本。
当然，具体节省的空间取决于多种因素，包括数据的重复性，列中数据类型的一致性以及采用的压缩算法。在实际应用中，节省的空间可能会有很大的差异，例如，如果一个数据集中的某些列包含大量重复的值，那么列式存储在这些列上的压缩效果会非常显著。
而对于数据变化较大，不适合压缩的场景，节省的空间可能就不那么明显了。
列式存储和行式存储的区别
说了这么多，那列式存储和行式存储之间还有其他区别吗？
当然有，这区别可是非常大的，你且慢慢看来：
- 结构灵活性:
- 列式存储倾向于结构弱化，更适合于不定长的记录和稀疏数据集，因为它可以有效地处理不存在的列。
- 行式存储则倾向于结构固定，每行数据都需要有相同的列结构。
- 主键存储:
- 行式存储中，一行数据仅需要一个主键。
- 列式存储中，存储一行数据可能需要多份主键，因为每个列都是独立存储的。
- 压缩算法的选择:
- 列式存储可以针对不同列类型，选择最合适的压缩算法，因为每列数据的类型是已知的。
- 行式存储的压缩算法选择不如列式存储灵活，因为它需要处理多种数据类型的混合。
- IO消耗:
- 列式存储在查询时只需要读取参与计算的列，极大地减低了IO消耗。
- 行式存储在读取少数几列时，需要遍历其他无关列，IO开销较大。
- 数据更新:
- 列式存储不适用于数据需要频繁更新的交易场景，因为每次更新可能涉及多个列的变更。
- 行式存储更适合频繁更新的场景，因为整行数据通常是连续存储的。
拓展：ORC存储
另外，向大家推荐一种存储方式，即ORC存储，也叫混合存储结构。
ORC（Optimized Row Columnar）是一种高效的列式存储格式，最初由Apache Hive项目开发，用于优化Hadoop数据存储和查询速度。它并不是纯粹的列式存储，而是采用了混合存储结构，先按行组分割表，然后在每个行组内部按列存储数据。ORC文件是自描述的，其元数据使用Protocol Buffers序列化，且数据尽可能压缩以减少存储空间消耗。
ORC文件的主要优势包括：
- 高压缩比：列式存储运行多种文件压缩方式，提供很高的压缩比；
- 文件可切分：便于在Hive等系统中分布式处理。
- 索引支持：提供多种索引，如row group index和bloom filter index，以优化查询。
- 复杂数据结构支持：能够处理如Map等复杂数据类型。
ORC文件结构包括多个层级，如文件级元数据、stripe（包含多条记录的行组）、stripe元数据和row group，这些结构支持有效的数据读取和查询优化。例如，ORC利用三个层级的统计信息来实现谓词下推，从而避免读取不必要的数据，提高查询性能。
后记
这篇关于数据的行式存储和列式存储，其实是我女朋友在学习大数据知识的时候了解到的，我个人对这块也只是一知半解，如果文中有错误的地方，欢迎大家在评论区指出。
