㈠ 列式資料庫的舉例
下面以GBase 8a分析型資料庫為例，描述列存儲對數據存儲與管理的作用。
面對海量數據分析的 I/O 瓶頸，GBase 8a 把表數據按列的方式存儲，其優勢體現在以下幾個方面。
不讀取無效數據：降低 I/O 開銷，同時提高每次 I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列，其他列的數據是不需要讀取的。例如，有兩張表，每張表100GB 且有100 列，大多數查詢只關注幾個列，採用列存儲，不需要像行存資料庫一樣，將整行數據取出，只取出需要的列。磁碟 I/0 是行存儲的 1/10或更少，查詢響應時間提高 10 倍以上。
高壓縮比：壓縮比可以達到 5 ~ 20 倍以上，數據佔有空間降低到傳統資料庫的1/10 ，節省了存儲設備的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器內存大小之比達到或超過 2:1 （典型的大型系統配置值）時，列存的 I/O 優勢就顯得更加明顯；
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
由於數據按列包存儲，每個數據包內都是同構數據，內容相關性很高，這使得GBase 8a 更易於實現壓縮，壓縮比通常能夠達到 1:10 甚至更優。這使得能夠同時在磁碟 I/O 和 Cache I/O 上都提升資料庫的性能，使 GBase 8a 在某些場景下的運算性能比傳統資料庫快 100 倍以上。
GBase 8a 允許用戶根據需要設置配置文件，選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下GBase 8a 根據數據的不同特性以及不同的分布狀況，自動採用相應的壓縮演算法，如：
行程編碼（適用於大量連續重復的數據，特別是排序數據）；
基於數據的差值編碼（適用於重復率低，但彼此差值較小的數據列）；
基於位置的差值編碼（適用於重復率高，但分布比較隨機的數據列）。
㈡ 傳統的行存儲和（HBase）列存儲的區別
列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因此整個資料庫是自動索引化的。按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。
傳統的(Oracle)行存儲和（Hbase）列存儲的區別
這里寫圖片描a
1、數據是按行存儲的
2、沒有索引的查詢使用大量I/O
3、建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源
4、面對查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿足性能需求
這里寫圖片描述
1、數據按列存儲–每一列單獨存放
2、數據即是索引
3、只訪問查詢涉及的列–大量降低系統IO
4、每一列由一個線索來處理–查詢的並發處理
5、數據類型一致，數據特徵相似–高效壓縮
㈢ 常用的資料庫有哪幾種試著闡述每種資料庫的特點和使用范圍
關系資料庫、非關系型資料庫。
1、關系資料庫
特點：數據集中控制；減少數據冗餘等。
適用范圍：對於結構化數據的處理更合適，如學生成績、地址等，這樣的數據一般情況下需要使用結構化的查詢。
2、非關系資料庫
特點：易擴展；大數據量，高性能；靈活的數據模型等。
使用范圍：據模型比較簡單；需要靈活性更強的IT系統；對資料庫性能要求較高。
(3)按列存儲的資料庫擴展閱讀：
非關系資料庫的分類：
1、列存儲資料庫
這部分資料庫通常是用來應對分布式存儲的海量數據。鍵仍然存在，但是它們的特點是指向了多個列。這些列是由列家族來安排的。如：Cassandra， HBase， Riak。
2、文檔型資料庫
文檔型資料庫的靈感是來自於Lotus Notes辦公軟體的，而且它同第一種鍵值存儲相類似。該類型的數據模型是版本化的文檔，半結構化的文檔以特定的格式存儲，比如JSON。文檔型資料庫可 以看作是鍵值資料庫的升級版，允許之間嵌套鍵值。而且文檔型資料庫比鍵值資料庫的查詢效率更高。如：CouchDB， MongoDb. 國內也有文檔型資料庫SequoiaDB，已經開源。
㈣ 什麼叫列式
「列式」的意思：列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫。
資料庫是「按照數據結構來組織、存儲和管理數據的倉庫」。是一個長期存儲在計算機內的、有組織的、可共享的、統一管理的大量數據的集合。
資料庫是以一定方式儲存在一起、能與多個用戶共享、具有盡可能小的冗餘度、與應用程序彼此獨立的數據集合，可視為電子化的文件櫃——存儲電子文件的處所，用戶可以對文件中的數據進行新增、查詢、更新、刪除等操作。
㈤ 常見的基於列存儲的大數據資料庫有哪些
目前大數據存儲有兩種方案可供選擇：行存儲和列存儲。業界對兩種存儲方案有很多爭持，集中焦點是:誰能夠更有效地處理海量數據，且兼顧安全、可靠、完整性。從目前發展情況看，關系資料庫已經不適應這種巨大的存儲量和計算要求，基本是淘汰出局。在已知的幾種大數據處理軟體中，Hadoop的HBase採用列存儲，MongoDB是文檔型的行存儲，Lexst是二進制型的行存儲。在這里，我不討論這些軟體的技術和優缺點，只圍繞機械磁碟的物理特質，分析行存儲和列存儲的存儲特點，以及由此產生的一些問題和解決辦法。
㈥ Sybase資料庫的基本原理： （1）、列方式的存儲，可以減少IO 那個IO是什麼
列存儲——有別於傳統的關系型資料庫，Sybase IQ是按照數據表中的列來存儲與訪問數據的。基於列來讀取數據，即使在數據不斷膨脹的情況下，你也只須讀出你想要了解的數據，避免了重復的全面掃描，顯著提供查詢速度，進而提升了性能指數P；同時，由於同一列中的所有數據域有相同的數據類型，因此，每一列都可以以更優化的效率和檢索進行壓縮，從而降低了佔用的資源T。
數據壓縮——正是由於數據按列存儲，相鄰的欄位值具有相同的數據類型，所以壓縮更容易，通常能得到大於50%的壓縮。在海量數據下，隨著數據的大幅壓縮，所佔用的空間等資源成本會顯著減少。因此，更大的壓縮比，加上大頁面，使得Sybase IQ在獲得優良查詢性能的同時，減少了對存儲空間的需求，因此佔用的資源T也大大降低了。
豐富的索引——傳統的關系型資料庫引擎只能一對一地解決問題，在數據爆炸的今天，如此「大海撈針」似的查詢會令反應速度非常遲緩。而Sybase IQ針對數據倉庫應用有多種不同的索引技術，並且這些技術中的每一個都與數據倉庫的查詢問題相吻合，從而顯著減少給定查詢或更新的工作量，加快查詢速度，自然帶動性能P的提升。
Multiplex可擴展能力——Sybase IQ的Multiplex組件增加了在單一的Sybase IQ環境中支持多個SMP機器節點的功能，顯著地減輕了進程與內存負擔。因此，在信息飛速增長的商業社會，它允許數據倉庫從基礎開始擴展，從很小的規模擴展到非常巨大的規模，擁有卓越的可擴展能力，避免了數據爆炸帶來的更新和不便。
總之，正是憑藉以上引領未來的核心科技，Sybase IQ 在保證數據壓縮的目標下，能夠同時提高查詢性能。因此，不論以S/T(即資料庫壓縮比)、P/T，還是從整體SPoT公式來看，Sybase IQ 都擁有更高的綠色數據指標，是「綠色資料庫」的完美體現。
信息飛速膨脹的時代呼喚有效利用資源的綠色科技。綠色資料庫Sybase IQ是對傳統商業智能軟體的挑戰，引領了未來關系型資料庫的發展方向，其低成本、高效能的綠色效應必將促進企業健康持久成長，營造和諧持續發展的綠色信息環境。
㈦ 基於列存儲的關系型資料庫有哪些
好多啊！什麼sql server mysql oracle .............
㈧ 什麼是資料庫列存儲，原理是怎樣的
資料庫列存儲不同於傳統的關系型資料庫，其數據在表中是按行存儲的，列方式所帶來的重要好處之一就是，由於查詢中的選擇規則是通過列來定義的，因 此整個資料庫是自動索引化的。
按列存儲每個欄位的數據聚集存儲，在查詢只需要少數幾個欄位的時候，能大大減少讀取的數據量，一個欄位的數據聚集存儲，那就 更容易為這種聚集存儲設計更好的壓縮/解壓演算法。這張圖講述了傳統的行存儲和列存儲的區別：
㈨ 列式資料庫有哪些
列式資料庫是以列相關存儲架構進行數據存儲的資料庫，主要適合與批量數據處理和即席查詢。相對應的是行式資料庫，數據以行相關的存儲體系架構進行空間分配，主要適合與小批量的數據處理，常用於聯機事務型數據處理。
不讀取無效數據：降低 I/O 開銷，同時提高每次 I/O 的效率，從而大大提高查詢性能。查詢語句只從磁碟上讀取所需要的列，其他列的數據是不需要讀取的。例如，有兩張表，每張表100GB 且有100 列，大多數查詢只關注幾個列，採用列存儲，不需要像行存資料庫一樣，將整行數據取出，只取出需要的列。磁碟 I/0 是行存儲的 1/10或更少，查詢響應時間提高 10 倍以上。
高壓縮比：壓縮比可以達到 5 ~ 20 倍以上，數據佔有空間降低到傳統資料庫的1/10 ，節省了存儲設備的開銷。
當資料庫的大小與資料庫伺服器內存大小之比達到或超過 2:1 （典型的大型系統配置值）時，列存的 I/O 優勢就顯得更加明顯；
GBase 8a 分析型資料庫的獨特列存儲格式，對每列數據再細分為「數據包」。這樣可以達到很高的可擴展性：無論一個表有多大，資料庫只操作相關的數據包，性能不會隨著數據量的增加而下降。通過以數據包為單位進行 I/O 操作提升數據吞吐量，從而進一步提高I/O效率。
由於採用列存儲技術，還可以實現高效的透明壓縮。
由於數據按列包存儲，每個數據包內都是同構數據，內容相關性很高，這使得GBase 8a 更易於實現壓縮，壓縮比通常能夠達到 1:10 甚至更優。這使得能夠同時在磁碟 I/O 和 Cache I/O 上都提升資料庫的性能，使 GBase 8a 在某些場景下的運算性能比傳統資料庫快 100 倍以上。
GBase 8a 允許用戶根據需要設置配置文件，選擇是否進行壓縮。在啟用壓縮的情況下GBase 8a 根據數據的不同特性以及不同的分布狀況，自動採用相應的壓縮演算法，如：
行程編碼（適用於大量連續重復的數據，特別是排序數據）；
基於數據的差值編碼（適用於重復率低，但彼此差值較小的數據列）；
基於位置的差值編碼（適用於重復率高，但分布比較隨機的數據列）。
㈩ 為什麼說HBase是列式資料庫
Hbase是一個面向列存儲的分布式存儲系統，它的優點在於可以實現高性能的並發讀寫操作，同時Hbase還會對數據進行透明的切分，這樣就使得存儲本身具有了水平伸縮性。
通常，順序讀取數據要比隨機訪問更快。而且，硬碟定址時間的提升比起CPU速度的進步要慢得多 (參看摩爾定律)，在使用硬碟作為存儲媒介的系統上這種情況很可能還會持續一段時間。
下面簡單羅列了一些選擇行資料庫還是列資料庫的權衡依據。當然，如果能夠把數據全放在內存中，那麼使用內存資料庫性能會更好。
特點：
因為硬碟定址時間相較於計算機上其他部件的運行速度來說不是一般的慢，所以常用相同工作負載下的硬碟訪問性能來比較行資料庫和列資料庫。
在只需要根據某幾列來聚合數據的時候按列的數據組織方式更有效。因為這樣只需要讀取一部分數據，要比讀取全部數據更快。
當只需要修改某一列值的時候按列的數據組織方式更有效。因為可以直接找到某列數據並改，而與行中的其他列無關。