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數據庫的數據存儲有兩種類型，一種是面向行的(row-oriented)數據庫，另一種是面向列的(column-oriented )數據庫。

面向行(事務型) 數據庫

該類數據庫是根據記錄(record)組織數據的，將所有與記錄相關聯的數據保存在內存中。面向行的數據庫是組織數據的傳統方式，并且為快速存儲數據提供了一些關鍵優勢。它們經過優化，可以高效地讀取和寫入行。

常見的面向行的數據庫:

• PostgreSQL
• MySQL

優點

• 行存儲的寫入是一次性完成，消耗的時間比列存儲少，并且能夠保證數據的完整性;
• insert/update更容易

缺點

• 沒有索引的查詢會產生大量的I/O
• 建立索引需要花費大量時間和資源
• 面對查詢的需求，數據庫必須被大量膨脹才能滿足性能的需求

面向列(分析型) 數據庫:

該類數據庫是按字段組織數據的，在內存中將所有與字段相關聯的數據保存在一起。該類數據庫在讀取和計算列有明顯的優勢。

常用的面向列的數據庫

• AWS RedShift
• Google BigQuery
• HBase

優點

• 只查詢涉及的列，會大量降低系統I/O,適合并發查詢
• 數據類型一致，數據特征相似，能對數據進行高效壓縮
• 非常適合做聚合操作

缺點

• 缺乏數據完整性保證，寫入效率低
• 不適合頻繁delete/update操作

面向行的數據庫

傳統的關系型數據庫管理系統(DBMS)都是面向行的。在行存儲或面向行的數據庫中，數據是逐行存儲的，這樣，行的第一列將挨著前一行的最后一列。

比如，有下面的一張表

這些數據將被存儲在一個面向行的數據庫中的一個磁盤上，按照下面這樣的順序一行一行的排列:

這允許數據庫快速寫入一行，因為要寫入數據，只需在數據的末尾添加另一行即可。

面向行的數據庫仍然通常用于聯機事務處理(OLTP)的應用程序，因為它們可以很好地管理對數據庫的寫操作。對于聯機分析處理(OLAP)的場景需要一個支持特定數據查詢的數據庫。這就是面向行的數據庫比面向列的數據庫慢的地方。

讀取面向行的數據庫

面向行的數據庫檢索行或一組行的速度很快，但在執行聚合時，它將額外的數據(列)帶入內存，這比只選擇要執行聚合的列要慢。此外，面向行的數據庫可能需要訪問的磁盤數量通常更多。

因此，我們可以看到，雖然向面向行的數據庫添加數據是快速和簡單的，但從中獲取數據可能需要使用額外的內存和訪問多個磁盤。

面向列的數據庫

數據倉庫的創建是為了支持數據分析。這些類型的數據庫通常對數據讀取做了優化。

在面向列的數據庫中，數據的存儲形式為列中的每一行都挨著同一列中的其他行。

仍然以上面的表為例：

一個表一次存儲一列，按照一行一行的順序排列:

寫入面向列的數據庫

如果我們想要添加一個新記錄，必須先定位數據的位置(比如HBASE的三級尋址)，將每一列插入到它應該在的位置。

如果數據存儲在一個單獨的磁盤上，那么它將有與面向行的數據庫相同的額外內存問題，因為它需要將所有內容都放入內存中。但是，當存儲在單獨的磁盤上時，面向列的數據庫將有很大的好處。

從面向列的數據庫中讀取

只需要計算需要的列，減少磁盤掃描，減少不必要的內存開銷，只需要訪問極少數量的磁盤。

附錄(SQL知識大圖)

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