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  • 列式存储和行式存储的理解详解
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    2020-09-18 12:00:29


    叮嘟!这里是小啊呜的学习课程资料整理。好记性不如烂笔头,今天也是努力进步的一天。一起加油进阶吧!
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    一、列式存储和行式存储

    列式存储是指一列中的数据在存储介质中是连续存储的;
    
    行式存储是指一行中的数据在存储介质中是连续存储的。
    

    简单的说,你可以把列式数据库认为是每一列都是一个表,这个表只有一列,如果只在该列进行条件查询,速度就很快。

    那这两种不同的存储方式对数据的CRUD有什么不同的影响呢

    看了一些文章,一般说的是下面两点:

    1。行数据库适用于读取出少行,多列的情况;
       列数据库相反,适用于读取出少数列,多数行的情况。
    
    2。列数据库可以节省空间,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。
    

    二、列式存储和行式存储优比较理解

    传统的行式数据库将一个个完整的数据行存储在数据页中。这种方式在大数据量查询的时候会出现以下问题:

    1、在没有索引的情况下,会把一行全部查出来,查询会使用大量IO
    2、虽然建立索引和物化视图可以可以快速定位列,但是也需要花费大量时间
    

    但是如果处理查询时需要用到大部分的数据列,这种方式在磁盘IO上是比较高效的。
    一般来说,OLTP(Online Transaction Processing,联机事务处理)应用适合采用这种方式。

    一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行,且该查询往往只关心少数几个数据列。例如,查询今年销量最高的前20个商品,这个查询只关心三个数据列:时间(date)、商品(item)以及销售量(sales amount)。商品的其他数据列,例如商品URL、商品描述、商品所属店铺,等等,对这个查询都是没有意义的。

    列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时,该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。例如上例中列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列,而行式数据库需要读取所有的数据列。因此,列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率。当然,列式数据库不是万能的,每次读取某个数据行时,需要分别从不同的地方读取各个数据列的值,然后合并在一起形成数据行。因此,如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据,列式数据库并不适用

    很多列式数据库还支持列组(column group,Bigtable系统中称为locality group),即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。如果读取的数据列属于相同的列组,列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值,避免了多个数据列的合并。列组是一种行列混合存储模式,这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。

    由于同一个数据列的数据重复度很高,因此,列式数据库压缩时有很大的优势。例如,Google Bigtable列式数据库对网页库压缩可以达到15倍以上的压缩率。另外,可以针对列式存储做专门的索引优化。比如,性别列只有两个值,“男”和“女”,可以对这一列建立位图索引:
    在这里插入图片描述

    如上图所示,“男”对应的位图为100101,表示第1、4、6行值为“男”;“女”对应的位图为011010,表示第2、3、5行值为“女”。如果需要查找男性或者女性的个数,只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。另外,建立位图索引后0和1的重复度高,可以采用专门的编码方式对其进行压缩。

    三、列式存储优势

    基于列模式的存储,天然就会具备以下几个优点:

    1. 自动索引

    因为基于列存储,所以每一列本身就相当于索引。所以在做一些需要索引的操作时,就不需要额外的数据结构来为此列创建合适的索引。

    1. 利于数据压缩

    利于压缩有两个原因。

    一来你会发现大部分列数据基数其实是重复的,例如,因为同一个 author 会发表多篇博客,所以 author 列出现的所有值的基数肯定是小于博客数量的,因此在 author 列的存储上其实是不需要存储博客数量这么大的数据量的;

    二来相同的列数据类型一致,这样利于数据结构填充的优化和压缩,而且对于数字列这种数据类型可以采取更多有利的算法去压缩存储。

    四、小结

    列式存储: 每一列单独存放,数据即是索引。
              只访问涉及得列,如果我们想访问单独一列(比如NAME)会相当迅捷。
              一行数据包含一个列或者多个列,每个列一单独一个cell来存储数据。
    
    行式存储: 把一行数据作为一个整体来存储。
    

    什么时候应该使用行式存储?什么时候应该使用列式存储呢?

    简单来讲:

    如果你大部分时间都是关注整张表的内容,而不是单独某几列,并且所关注的内容是不需要通过任何聚集运算的,那么推荐使用行式存储

    列式存储的话,比如你比较关注的都是某几列的内容,或者有频繁聚集需要的,通过聚集之后进行数据分析的表。

    列式存储应用场景

    基于一列或比较少的列计算的时候
    经常关注一张表某几列而非整表数据的时候
    数据表拥有非常多的列的时候
    数据表有非常多行数据并且需要聚集运算的时候
    数据表列里有非常多的重复数据,有利于高度压缩
    

    行式存储应用场景

    关注整张表内容,或者需要经常更新数据
    需要经常读取整行数据
    不需要聚集运算,或者快速查询需求
    数据表本身数据行并不多
    数据表的列本身有太多唯一性的数据
    

    Ending!
    更多课程知识学习记录随后再来吧!

    就酱,嘎啦!
    

    在这里插入图片描述

    注:
    1、人生在勤,不索何获。
    2、什么是列存储,一文秒懂参见文章;
    https://zhuanlan.zhihu.com/p/127823207

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  • 列式存储

    2021-04-23 09:10:04
    OLAP中数据存储的问题 OLAP 需要队列进行选择,行式存储按行存数据,使用索引加快对数据的...若使用列式存储可以只用扫描出需要的列,行、列存储的对比。 文件格式 parquet 文件格式: 如下图所示:parquet file = hea

    OLAP中数据存储的问题

    OLAP 需要队列进行选择,行式存储按行存数据,使用索引加快对数据的查找(索引包括聚集索引(表记录的排列顺序与索引的排列顺序一致)和非聚簇索引(非聚集索引指定了表中记录的逻辑顺序,但记录的物理顺序和索引的顺序不一致))。这种方式对按列的存储和检索不是很高效,查询某一列数据需要将所有行的数据扫描一次,而且对统计分析也不友好。

    列式存储原理

    若使用列式存储可以只用扫描出需要的列,行、列存储的对比。
    在这里插入图片描述

    文件格式

    parquet 文件格式:

    如下图所示:parquet file = header + block * N + footer

    在这里插入图片描述

    header :

    block :

    转换成层次图如下
    在这里插入图片描述
    其中

    行组(Row Group):按照行将数据物理上划分为多个单元,每一个行组包含一定的行数,在一个HDFS文件中至少存储一个行组,Parquet读写的时候会将整个行组缓存在内存中,所以如果每一个行组的大小是由内存大的小决定的。

    列块(Column Chunk):在一个行组中每一列保存在一个列块中,行组中的所有列连续的存储在这个行组文件中。不同的列块可能使用不同的算法进行压缩。

    页(Page):每一个列块划分为多个页,一个页是最小的编码的单位,在同一个列块的不同页可能使用不同的编码方式。

    footer:

    文件中所有的metadata都存在于footer中。footer中的metadata包含了格式的

    1. 版本信息
    2. schema信息
    3. key-value paris
    4. 所有block中的metadata信息。

    footer中最后两个字段为一个以4个字节长度的footer的metadata,以及同header中包含的一样的PAR1。

    字典页

    在Parquet中,有三种类型的页:数据页、字典页和索引页。数据页用于存储当前行组中该列的值,字典页存储该列值的编码字典,每一个列块中最多包含一个字典页,索引页用来存储当前行组下该列的索引,目前Parquet中还不支持索引页,但是在后面的版本中增加。通过字典页可以压缩数据,原理如下图。http协议也用到了这种数据压缩方式。
    在这里插入图片描述

    列式存储查询数据

    在这里插入图片描述

    特点

    1. 映射下推
    2. 谓词下推

    总结

    行、列存储对比:

    行式存储-优点

    Ø 数据被保存在一起
    Ø INSERT/UPDATE容易
    Ø 查询时只有涉及到的列会被读取

    列式存储-优点

    Ø 投影(projection)很高效
    Ø 任何列都能作为索引

    行式存储-缺点

    Ø 选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取

    列式存储-缺点

    Ø 选择完成时,被选择的列要重新组装
    Ø INSERT/UPDATE比较麻烦

    参考:

    官网:https://parquet.apache.org/
    parquet 工具: https://github.com/wesleypeck/parquet-tools
    blog:https://mp.weixin.qq.com/s/r0N8LOTmONAgoqFklznhgg

    展开全文
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  • 列式存储与行式存储

    2019-12-10 00:08:38
    列式存储与行式存储区别   目前大数据存储有两种方案可供选择:行存储(Row-Based)和列存储(Column-Based)。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。两者的区别在于如何组织表: Ø Row-based ...

    列式存储与行式存储区别

      目前大数据存储有两种方案可供选择:行存储(Row-Based)和列存储(Column-Based)。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。两者的区别在于如何组织表:

    Ø  Row-based storage storesatable in a sequence of rows.
    Ø  Column-based storage storesatable in a sequence of columns.
    

    在这里插入图片描述
    行式存储下一张表的数据都是放在一起的,列式存储下被分开保存。

    优缺点对比
    数据写入
      1)行存储的写入是一次完成。如果这种写入建立在操作系统的文件系统上,可以保证写入过程的成功或者失败,数据的完整性因此可以确定。
      2)列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存,写入次数明显比行存储多(意味着磁头调度次数多,而磁头调度是需要时间的,一般在1ms~10ms),再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间,实际时间消耗会更大。所以,行存储在写入上占有很大的优势。
      3)数据修改,也算一次写入过程。不同的是,数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次,列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入,这个过程仍是行存储的列数倍。所以,数据修改也是以行存储占优。

    数据读取
      1)数据读取时,行存储通常将一行数据完全读出,如果只需要其中几列数据的情况,就会存在冗余列,出于缩短处理时间的考量,消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。
      2)列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部,不存在冗余性问题。
      3) 两种存储的数据分布。由于列存储的每一列数据类型是同质的,不存在二义性问题。比如说某列数据类型为整型(int),那么它的数据集合一定是整型数据。这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下,行存储则要复杂得多,因为在一行记录中保存了多种类型的数据,数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换,这个操作很消耗CPU,增加了解析的时间。所以,列存储的解析过程更有利于分析大数据。

    综上:

    1. 行存储的写入是一次性完成,消耗的时间比列存储少,并且能够保证数据的完整性,缺点是数据读取过程中会产生冗余数据。
    2. 列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储,它的优势是在读取过程,不会产生冗余数据。数据即索引,只访问查询涉及的列,可以大量降低系统I/O。每一列由一个线程来处理,即查询的并发处理性能高。数据类型一致,数据特征相似,可以大幅度提高压缩比,有利于存储和网络输出数据带宽的消耗。

    使用场景
    列存储的适用场景
      1)OLAP类型的查询需要访问几百万甚至几十亿个数据行,且该查询往往只关心少数几个数据列。例如,查询今年销量最高的前20个商品,只关心三个数据列:时间(date)、商品(item)以及销售量(sales amount)。商品的其他数据列,例如商品URL、商品描述等等,对这个查询都是没有意义的。而列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列,而行式数据库需要读取所有的数据列。因此,列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率。

    OLTP    OnLine TransactionProcessor 在线联机事务处理系统(比如Mysql,Oracle等产品)
    OLAP    OnLine AnalaysierProcessor  在线联机分析处理系统(比如Hive  Hbase等)
    

    列存储主要适合于批量数据处理(OLAP)和即时查询,如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据,列存储并不适用。行存储主要适合于小批量的数据处理,常用于联机事务型数据处理(OLTP)。
      2)很多列式数据库还支持列族(column group,Bigtable系统中称为locality group),即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。如果读取的数据列属于相同的列族,列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值,避免了多个数据列的合并。列族是一种行列混合存储模式,这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。
      3)此外,由于同一个数据列的数据重复度很高,因此,列式数据库压缩时有很大的优势。还可以针对列式存储做专门的索引优化。比如,性别列只有两个值,“男”和“女”,可以对这一列建立位图索引:

    • “男”对应的位图为100101,表示第1、4、6行值为“男”
    • “女”对应的位图为011010,表示第2、3、5行值为“女”

    如果需要查找男性或者女性的个数,只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。另外,建立位图索引后0和1的重复度高,可以采用专门的编码方式对其进行压缩。

    HBase 是列式数据库吗

      首先明确HBase 不是列式存储数据库。
      不管是存储在内存的 MemStore,还是存储在 HDFS 上的 HFile,其都是基于 LSM(Log-Structured Merge-Tree)结构存储的。假设有一张 HBase 表:
    在这里插入图片描述
    那么,HBase 底层的 KV 存储大概如下所示的:
    在这里插入图片描述
    从上图可以看出:

    • 整个数据是按照 Rowkey 进行字典排序的
    • 每一列数据在底层 HFile 中是以 KV 形式存储的
    • 相同的一行数据中,如果列族也一样,那么这些数据是顺序放在一起的

      HBase 不是列式数据库,因为同一行数据,如果列族也一样,这些数据是存储在相邻位置的,与列式存储不太一样。因此,HBase 既不像行式存储,又不像列式存储。它其实更像是面向列族的存储数据库,因为不同行相同的列族数据是相邻存储的;而同一行不同列族的数据是存储在不同位置的。

    补充

    压缩
      通过字典表压缩数据。下图中的表经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串变为数字。正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的
    在这里插入图片描述
    在定义表的时候,每一列都是一种数据类型,这样就可以使用针对数据类型的压缩方法将数据压缩,压缩可以达到一个数量级的性能提升。当某一列被排序之后,可以达到更高的压缩比。压缩的意义不仅在于降低磁盘占用,毕竟磁盘越来越便宜,这个意义会越来越小。压缩的意义更多在于加速查询,如减少了磁盘IO或者直接操作压缩后的数据来降低 CPU 代价。

    读取
    在这里插入图片描述
    关键步骤如下:

    1. 去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
    2. 用数字去列表里匹配,匹配上的位置设为1。
    3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
    4. 使用这个下标组装出最终的结果集。

    拼接
      将数据按列存储,一个数据项的多个属性被分开存放在不同地方了,一个查询也会同时访问多个属性,并且 JDBC 等接口还是以一行为单位返回结果的。因此,多列数据拼接在列式存储中是一个必不可少的操作。
    怎么拼接?
      一个数据项的各个属性分开存放,谁对应谁?是按顺序拼接的。比如,第一个数据项的三个属性在三个列的位置都是1,以此类推。读的时候可以根据下标将各属性拼接起来。

    什么时候拼接?
      延迟拼接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,再对每行数据项的 c1,c2 的值进行 c1>10 and c2>5 的过滤。这个暂且叫预先拼接。第二种方式是延迟拼接,将谓词下推至各个列,先记录 c1 列中满足 c1>10 的所有数据下标 A,再记录 c2 列中满足 c2>5 的所有数据下标 B,将 A 和 B 合并成 C,并用 C 去读 c3 列。实践证明这种方式更能发挥列式存储的优势。

    展开全文
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    参考文章:行式存储和列式存储优缺点和paruqet文件结构

    优缺点分析

    列存储优点:

    • 单列数据保存在一起,不同列分开存储,导致存下同样一个表需要更多的Block文件,看起来是更复杂了,但是基于列和列分开存储,这种形式天生就适合分布式的存储,并能完全利用并发写入和并发读取的能力
    • 同一列存放在一起,数据类型相同,则更好的进行压缩
    • 同一列存放在一起,则排序更加方便,基于排序方便,where某一列会更加快

    行存储优点:

    • 更容易实现事务性、一致性控制。

    应用场景:

    • 关系型数据库基本都是行存储,Mysql、Oracle等,因其更强调一致性和事务性
    • NoSQL多数为列存储,因为高效、吞吐量高,但事务、一致性较弱(也有做到事务性比较强的,但实现更加复杂,需要更多东西来配合)

    总结:

    • 行: 一致性、事务更加容易实现
    • 列:吞吐量高、性能强,一致性、事务性较弱

    一、列式存储和行式存储的比较

    列式存储和行式存储是针对数据在存储介质中的排序形式而言的,假设存在一张table,那么:

    • 行式存储:依次连续存储第1、2、3...行的数据到存储介质中;
    • 列式存储:依次连续存储第1、2、3...列的数据到存储介质中。

    图1-1所示为行式存储和列式存储的示意图,一张table包含5个字段(列)即rowid、date/time、customer name以及quantity,共7行,图中的红色箭头表示存储顺序。

    标图1-1. 行式存储和列式存储区别题

     

    二、行式存储和列式存储的优缺点和适用场景

    存储形式的差异决定了适用场景的不同:

    • 行式存储适合”针对行”的查询
      比如(mysql)select * from table_name limit 1,因为只会读取图1-1中的“row-based store 第1个绿色部分的数据”(只有指定的行“1 845 2 3 1”才会被读取),而select rowid from table_name则需要读取row-based store所有绿色部分的数据(虽然目的仅是要查询1个字段);此外还适用于insert/update操作比较多的场景,因为只需要更改部分数据块即可。
    • 列式存储适合“针对列”的查询
      比如select rowid from table_name,因为只会读取图1-1中的“column-based store 第1个绿色部分的数据”(查询时只有涉及到的字段会被读取),而select * from table_name limit 1则需要读取column-based stores所有绿色部分的数据(虽然目的就是要查询第1行的数据);但是不适用于insert/update操作比较多的场景,比如当插入1个row时,由于列式存储导致同一个row的数据被分散在多个数据块中,因此需要去遍历所有数据块的数据此外由于同一个字段连续存储(同一列的内容有很多值是重复的,可以压缩),因此更加便于编码压缩。
    存储类别适用于不适用于
    row-based针对行的查询,
    insert/update操作
    针对列的查询
    column-based针对列的查询,
    编码压缩减小存储空间占用
    针对行的查询,
    insert/update操作

    综合来看,列式存储比较适合大数据量(压缩比高)、分析型操作(针对少数几列);不适合频率较高的删除(全列检索)、更新(重新压缩)操作。

    列式存储基于字典表的编码压缩

    图2-1所示为列式存储中将某张table基于字典表进行编码压缩的示例,图中左边为源表,假设该table中的customers和material字段的取值均只有右上表所示的5种,那么当源表的行数很大时,customers和material字段就会存在大量重复的取值,为了节省存储空间对这两个字段进行编码,即使用一个字典表(右上图)记录该两个字段的distinct取值,又下表则用右上表字段取值对应的index(整数1、2、3、4、5)来代替原来的string,由于string占用的存储空间比这几个index占用的存储空间大多了,因此可以较大程度上压缩占用的存储空间。

    图2-1. 列式存储基于字典表压缩数据标题

    三、parquet文件结构

    基于列式存储的两个典型实现是:hbase和parquet,其中:

    • hbase可以看成是一个基于列式存储的非关系型数据库NoSQL;
    • parquet是基于列式存储定义的一种文件格式。

    parquet的文件结构如图3-1所示:

     

    图3-1. parquet文件结构一览图标题

     

    从图中可以看出,1个parquet文件由header(1个)、block(可以多个)、footer(1个)组成,分别负责:

    • header:只包含一个4个byte的数字PAR1,用来识别整个Parquet文件格式。文件中所有的metadata都存在于footer中;
    • block:存储数据;
    • footer:包含block中的metadata比如版本信息、schema信息等,footer中最后2个字段分别是1个4个byte长度的footer的metadata、同header中一样的PAR1。

    图3-2所示为parquet文件中,block、rowgroup、columnchunk以及page的关系:

    标图3-2. parquet中rowgroup、block、columnchunk以及page的关系题

     

    简而言之:

    • 1个block就是指1个rowgroup;
    • 1个columnchunk对应1个字段;
      1个columnchunk中可能存在多个page(page默认大小为1M)。

    因此如果将一个parquet文件类比成一张大excel 表,那么:

    • header就相当于excel表的后缀名;
    • block就相当于excel表中的某些数据行(如果行数太多导致需要的byte数超过了block size那就需要多个block);
    • footer就相当于excel表的页脚记录了字段数、行数、各block占用的存储空间等元数据)。
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    2020-06-13 16:24:06
    1: 行式存储 vs 列式存储 行式存储,如mysql数据库,表的结构都是以行为结构的,而且在存储上一行的数据都是存储在连续的空间。 那么想想针对于搜索场景,一般是term级别的操作,都需要将一行的数据完整的加载出来...
  • 这里简单介绍数据库行式存储和列式存储的概念和它们之间的区别。行式存储传统的数据库是关系型的,按行来存储(二维表)数据,如下图:其中,只有张三把一行数据填满了,李四王五赵六都没有填满。因为这里的行结构是...
  • 行式存储: 优点:数据被保存在一起了,insert和update更加容易 缺点:选择(selection)时即时只涉及某几列,所有数据也都会被读取 列式存储: 优点:查询时只有涉及到的列会被读取;...列式存储和行式存
  • 文章目录数据处理场景分类OLTP 联机事务处理OLAP 联机分析处理行式存储和列式存储概念特点对比 数据处理场景分类 OLTP 联机事务处理 OLTP : on-line transaction processing 为传统的数据库的主要应用场景。偏向...
  • clickhouse 列式存储数据库介绍

    千次阅读 2019-01-30 19:36:04
    ClickHouse是一个开源的列式数据库(DBMS),主要用于在线分析处理查询(OLAP),于2016年开源,采用C++开发。凭借优秀的性能,市场反应非常热烈。 什么是列式数据库? 相对行式数据库,像M...
  • 列式存储和数据压缩通常是伴生的,因为一般来说列式存储是数据压缩的前提。 按列存储与按行存储相比,前者可以有效减少查询时所需扫描的数据量,这一点可以用一个示例简单说明。假设一张数据表A拥有50个字段A1~A50...
  • 一篇文章彻底理解大数据的列式存储 大家好,我是明哥! 本片文章,跟大家一起探讨下,列式存储与数据质量的相关话题。 文章目录一篇文章彻底理解大数据的列式存储1. 什么是列式存储2. 深入了解列式存储 - 以 Parquet...

空空如也

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列式存储