列存储与行存储

随着大数据和云计算时代的到来，数据仓库逐渐成为了企业处理数据的重要工具。而在数据仓库中，存储是其中最关键的一环。目前，存储数据的方式主要有两种：列存储和行存储。本文将从多个角度对列存储和行存储进行分析比较，以帮助读者更好地理解它们之间的差异和应用场景。

1. 概述

行存储是一种将整个记录存储为一行的存储方法。例如，一条销售记录包含了某一天的时间、顾客名称、商品名称、销售数量、销售金额等信息，行存储会将这条记录作为一个整体进行存储，若要查询顾客的销售记录，需要对整个记录进行扫描。列存储，则是将记录按照各个列的方式进行存储，例如上述的销售记录将被拆分成时间列、顾客名称列、商品名称列、销售数量列、销售金额列，分别存储和维护，查询所需列的数据时，只需扫描这些列，提高查询效率和性能。

2. 查询效率

由于列存储只需读取需要的数据列，而行存储需要扫描整条记录，因此，在大型查询场景下，列存储具有更高的查询效率。当需要对某个列进行分组或聚合计算时，列存储可以减少扫描的数据量，从而更能提供更快速的查询结果。

3. 可扩展性

在数据仓库中，对于大型企业来说，数据量将会不断增加，对存储容量也将提出更高的要求。列存储和行存储的可扩展性也是我们需要考虑的。对于行存储的数据库，新增的数据将不得不与之前的数据组成一个绝对的行，而列存储的数据库则允许数据的添加和删除操作，便于更好的应对数据仓库中的动态变化。

4. 用户体验

数据仓库不仅仅是企业内部使用的工具，还需要面向商业用户和数据分析员，从易用性角度来看，行存储可以让用户看到整张表，并对数据进行导航搜索；而列存储则将数据拆分成多个部分存储，使得数据的呈现相对分散，并不方便我们进行直观化的操作。

5. 数据冗余性

在行存储的数据库结构中，所有的数据都以行作为最小单位存在，也就意味着我们在引入某个新属性或特征时，需要对于每一条数据进行全面的更新。而列存储则避免了这种问题，我们可以很容易的添加或删除数据所需要的特征以满足分析需求。

综合来看，列存储与行存储各有优劣，所适用的场景也各不相同。对于垂直领域的数据仓库，例如金融、医疗等，其关注的不是数据的多少，而是数据的丰富度和实时性，此时对于不断增加的数据进行实时计算，则需要列存储来提高计算效率。而对于更多的横向应用，例如市场营销，零售等场景下，对数据的查询效率则成为了一个关键问题，因此，此时行存储则更具有优势。