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：
B. 行式資料庫和列式資料庫的優缺點是什麼，行式資料庫和列式資料庫的執行效率比較一下
傳統的行式資料庫，是按照行存儲的，維護大量的索引和物化視圖無論是在時間(處理)還是空間(存儲)方面成本都很高。而列式資料庫恰恰相反，列式資料庫的數據是按照列存儲，每一列單獨存放，數據即是索引。只訪問查詢涉及的列，大大降低了系統I/O，每一列由一個線來處理，而且由於數據類型一致，數據特徵相似，極大方便壓縮。行式資料庫擅長隨機讀操作，列式資料庫則更擅長大批量數據量查詢
C. 二維數組按列存儲 求存儲地址
A[10][20]前面一共有10*60+20=620個元素，又因為每個元素佔一個位元組，所以A[10][20]
的存儲地址為200+620=820，選擇A
D. 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
E. 數據結構、數組存儲的地址怎麼計算
數組存儲地址的計算：
以二維數組為例，其他的依次類推
假設起始下標從0開始，按行存儲(總共有M行，N列）：
A[i][j]=A[0][0]+(i*N+j)*L
這地方的L是數組中的一個元素所佔的存儲空間。
或：
即使A[8][5]前面有多少個元素，
行下標i從1到8,列下標j從1到10，所有A[8][5]之前共有n7*10+4（74）個元素，
每個元素的長度為3個位元組，故共有3*74=222個位元組
首地址是SA，則A[8][5]地址是SA+222
(5)列式存儲與行式存儲計算公式擴展閱讀：
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同；而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
F. hdfs 列式存儲和行式存儲的區別
列式資料庫是將同一個數據列的各個值存放在一起。插入某個數據行時，該行的各個數據列的值也會存放到不同的地方。
列式存儲： 每一列單獨存放，數據即是索引。
只訪問涉及得列，如果我們想訪問單獨一列（比如NAME）會相當迅捷。
一行數據包含一個列或者多個列，每個列一單獨一個cell來存儲數據。而行式存儲，則是把一行數據作為一個整體來存儲。
在HANA的世界中，並不是只存在列式存儲，行式存儲也是存在的。
各自的優缺點：
G. 數據結構的存儲方式有哪幾種
數據結構的存儲方式有順序存儲方法、鏈接存儲方法、索引存儲方法和散列存儲方法這四種。
1、順序存儲方式：順序存儲方式就是在一塊連續的存儲區域一個接著一個的存放數據，把邏輯上相連的結點存儲在物理位置上相鄰的存儲單元里，結點間的邏輯關系由存儲單元的鄰接掛安息來體現。順序存儲方式也稱為順序存儲結構，一般採用數組或者結構數組來描述。
2、鏈接存儲方法：它比較靈活，其不要求邏輯上相鄰的結點在物理位置上相鄰，結點間的邏輯關系由附加的引用欄位表示。一個結點的引用欄位往往指導下一個結點的存放位置。鏈接存儲方式也稱為鏈接式存儲結構，一般在原數據項中增加應用類型來表示結點之間的位置關系。
3、索引存儲方法：除建立存儲結點信息外，還建立附加的索引表來標識結點的地址。它細分為兩類：稠密索引：每個結點在索引表中都有一個索引項，索引項的地址指示結點所在的的存儲位置；稀疏索引：一組結點在索引表中只對應一個索引項，索引項的地址指示一組結點的起始存儲位置。
4、散列存儲方法：就是根據結點的關鍵字直接計算出該結點的存儲地址。
(7)列式存儲與行式存儲計算公式擴展閱讀
順序存儲和鏈接存儲的基本原理
在順序存儲中，每個存儲空間含有所存元素本身的信息，元素之間的邏輯關系是通過數組下標位置簡單計算出來的線性表的順序存儲，若一個元素存儲在對應數組中的下標位置為i，則它的前驅元素在對應數組中的下標位置為i-1，它的後繼元素在對應數組中的下標位置為i+1。
在鏈式存儲結構中，存儲結點不僅含有所存元素本身的信息，還含有元素之間邏輯關系的信息。數據的鏈式存儲結構可用鏈接表來表示。其中data表示值域，用來存儲節點的數值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均為指針域，每個指針域為其對應的後繼元素或前驅元素所在結點的存儲位置。
在數據的順序存儲中，由於每個元素的存儲位置都可以通過簡單計算得到，所以訪問元素的時間都相同；而在數據的鏈接存儲中，由於每個元素的存儲位置保存在它的前驅或後繼結點中，所以只有當訪問到其前驅結點或後繼結點後才能夠按指針訪問到，訪問任一元素的時間與該元素結點在鏈式存儲結構中的位置有關。
H. 什麼是列式存儲資料庫
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。
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。
I. 存儲器存儲容量怎麼算
存儲器的存儲容量的基本單位是位元組（Byte）。但由於目前存儲器的容量都很大，因此常用KB、MB、GB以及TB作為存儲容量的單位。
換算：
1B（byte，位元組）= 8 bit；
1KB（Kilobyte，千位元組）=1024B= 2^10 B；
1MB（Megabyte，兆位元組，百萬位元組，簡稱「兆」）=1024KB= 2^20 B；
1GB（Gigabyte，吉位元組，十億位元組，又稱「千兆」）=1024MB= 2^30 B；
1TB（Terabyte，萬億位元組，太位元組）=1024GB= 2^40 B；
1PB（Petabyte，千萬億位元組，拍位元組）=1024TB= 2^50 B；
1EB（Exabyte，百億億位元組，艾位元組）=1024PB= 2^60 B；
1ZB（Zettabyte，十萬億億位元組，澤位元組）=1024EB= 2^70 B。
(9)列式存儲與行式存儲計算公式擴展閱讀
Megabyte(MB)=1024KB相當於一則短篇小說的文字內容。
Gigabyte(GB)=1024MB相當於貝多芬第五樂章交響曲的樂譜內容。
Terabyte(TB)=1024GB相當於一家大型醫院中所有的X光圖片資訊量。
Petabyte(PB)=1024TB相當於50%的全美學術研究圖書館藏書資訊內容。
Exabyte (EB)=1024PB；5EB相當於至今全世界人類所講過的話語。
Zettabyte(ZB)=1024EB如同全世界海灘上的沙子數量總和。
Yottabyte(YB)=1024ZB相當於7000位人類體內的微細胞總和。
J. 1xo等於多少
1x0等於（0）；列式如下：1*0=0。
在傳統行式資料庫中，數據是按行來存儲的，每一行數據包含不同類型的數據，反映到存儲結構中，即先存儲完一行數據，置一個行標記再存儲下一行數據而列式資料庫是通過列來存儲的，每一列的數據具有相同的數據類型。
體現為存儲結構中是先存儲好一列數據，再進行下一列數據的存儲。在存儲結構上，行式存儲資料庫中的數據是以數據文件的形式存儲的；數據文件的基本單位是塊和頁；數據塊內的結構分為塊頭與數據區；索引與數據文件是分離的。
傳統行式資料庫的存儲結構決定了它有如下的特點：方便進行數據的插入與更新操作；沒有索引的查詢將會使用大量的I/O；建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源；面對查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿足性能要求。