❶ 列存儲的主要特徵
分列數據格式：每次對一個列的數據進行分組和存儲。SQLServer查詢處理可以利用新的數據布局，並顯著改進查詢執行時間。加快查詢結果：列存儲索引由於以下原因而可更快地生成結果： （1）只須讀取需要的列。因此，從磁碟讀到內存中、然後從內存移到處理器緩存中的數據量減少了。 （2）列經過了高度壓縮。這將減少必須讀取和移動的位元組數。 （3）大多數查詢並不會涉及表中的所有列。因此，許多列從不會進入內存。這一點與出色的壓縮方法相結合，可改善緩沖池使用率，從而減少總I/O。 （4）高級查詢執行技術以簡化的方法處理列塊（稱為「批處理」），從而減少CPU使用率。 列存儲索引的局限性 （1）包含的列數不能超過1024。 （2）無法聚集。只有非聚集列存儲索引才可用。 （3）不能是唯一索引。 （4）不能基於視圖或索引視圖創建。 （5）不能包含稀疏列。 （6）不能作為主鍵或外鍵。 （7）不能使用ALTERINDEX語句更改。而應在刪除後重新創建列存儲索引。 （8）不能使用INCLUDE關鍵字創建。 （9）不能包括用來對索引排序的ASC或DESC關鍵字。根據壓縮演算法對列存儲索引排序。不允許在索引中進行排序。可能按照搜索演算法對從列存儲索引中選擇的值進行排序，但是必須使用ORDERBY子句來確保對結果集進行排序。 （10）不以傳統索引的方式使用或保留統計信息。 （11）無法更新具有列存儲索引的表。 內存受限的影響：列存儲處理針對內存中處理進行了優化。SQLServer實現了若干機制，使得數據或大多數數據結構可以在可用內存不足時溢出到磁碟。如果存在嚴重的內存限制，則處理過程將使用行存儲。在某些實例中，可能會選擇列存儲索引作為訪問方法，但內存不足以生成所需數據結構。通過先以列存儲操作開始，然後默認為一個較慢的代碼路徑，在查詢遇到嚴重內存限制時，可能會導致性能出現一定程度的降低。任何查詢的有效內存要求取決於特定的查詢。生成列存儲索引要求的內存量大約為：8MB×索引中的列數×DOP（並行度）。通常，內存要求隨著作為字元串的列的比例提高而增加。因此，降低DOP可以減少生成列存儲索引所需的內存。 一些表達式的計算將比其他表達式更快：當使用列存儲索引時，應使用批處理模計算某些常見表達式，而不以一次一行的模式進行計算。除了使用列存儲索引所帶來的優勢之外，批處理模式還將提供其他查詢加速效果。並不為批處理模式處理啟用每個查詢執行運算符。 列存儲索引不支持SEEK：如果查詢應返回行的一小部分，則優化器不大可能選擇列存儲索引（例如：needle-in-the-haystack類型查詢）。如果使用表提示FORCESEEK，則優化器將不考慮列存儲索引。 列存儲索引不能與以下功能結合使用：頁和行壓縮以及vardecimal存儲格式（列存儲索引已採用不同格式壓縮），復制，更改跟蹤，變更數據捕獲，文件流。
❷ 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
❸ 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。
❹ 列存儲的適用場合
列存儲適合用在什麼場合?
OLAP，數據倉庫，數據挖掘等查詢密集型應用。當然，列存儲資料庫並不是說完全不能進行更新操作，其實它們的更新操作性能並不是很差，一般也夠用，但是一方面不如自己的查詢性能，另外一方面也不如Oracle這種專門搞OLTP的資料庫，所以一般就不提這個。
列存儲不適合用在什麼場合?
相對來說，不適合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、刪除操作頻繁的場合。
❺ 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。
❻ 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
❼ hbase是如何做到並發寫的和隨機寫的
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Hbase概述
hbase是一個構建在HDFS上的分布式列存儲系統。HBase是Apache Hadoop生態系統中的重要 一員，主要用於海量結構化數據存儲。從邏輯上講，HBase將數據按照表、行和列進行存儲。
如圖所示，Hbase構建在HDFS之上，hadoop之下。其內部管理的文件全部存儲在HDFS中。與HDFS相比兩者都具有良好的容錯性和擴展性，都可以 擴展到成百上千個節點。但HDFS適合批處理場景，不支持數據隨機查找，不適合增量數據處理且不支持數據更新。
Hbase是列存儲的非關系資料庫。傳統資料庫MySQL等，數據是按行存儲的。其沒有索引的查詢將消耗大量I/O 並且建立索引和物化視圖需要花費大量時間和資源。因此，為了滿足面向查詢的需求，資料庫必須被大量膨脹才能滿 足性能要求。
Hbase數據是按列存儲-每一列單獨存放。列存儲的優點是數據即是索引。訪問查詢涉及的列-大量降低系統I/O 。並且每一列由一個線索來處理，可以實現查詢的並發處理。基於Hbase數據類型一致性，可以實現資料庫的高效壓縮。
HBase數據模型
HBase是基於Google BigTable模型開發的， 典型的key/value系統。一個Row key對應很多Column Family，Column Family中有很多Column。其中，保存了不同時間戳的數據。
如圖所示，Rowkey cutting對應列簇info和roles。其中，info中有key-value對hight-9ft，state-CA。更清晰的結構如下圖所：
Hbase的所有操作均是基於rowkey的。支持CRUD（Create、Read、Update和Delete）和 Scan操作。 包括單行操作Put 、Get、Scan。多行操作包括Scan和MultiPut。但沒有內置join操作，可使用MapRece解決。
HBase物理模型
Hbase的Table中的所有行都按照row key的字典序排列。Table 在行的方向上分割為多個Region。、Region按大小分割的，每個表開始只有一個region，隨 著數據增多，region不斷增大，當增大到一個閥值的時候， region就會等分會兩個新的region，之後會有越來越多的 region。
Region是HBase中分布式存儲和負載均衡的最小單元。 不同Region分布到不同RegionServer上。
Region雖然是分布式存儲的最小單元，但並不是存儲 的最小單元。Region由一個或者多個Store組成，每個store保存一個 columns family。每個Strore又由一個memStore和0至多個StoreFile組成。memStore存儲在內存中，StoreFile存儲在HDFS上。
HBase基本架構
HBase構建在HDFS之上，其組件包括 Client、zookeeper、HDFS、Hmaster以及HRegionServer。Client包含訪問HBase的介面，並維護cache來加快對HBase的訪問。Zookeeper用來保證任何時候，集群中只有一個master，存貯所有Region的定址入口以及實時監控Region server的上線和下線信息。並實時通知給Master存儲HBase的schema和table元數據。HMaster負責為Region server分配region和Region server的負載均衡。如果發現失效的Region server並重新分配其上的region。同時，管理用戶對table的增刪改查操作。Region Server 負責維護region，處理對這些region的IO請求並且切分在運行過程中變得過大的region。
HBase 依賴ZooKeeper，默認情況下，HBase 管理ZooKeeper 實例。比如， 啟動或者停止ZooKeeper。Master與RegionServers 啟動時會向ZooKeeper注冊。因此，Zookeeper的引入使得 Master不再是單點故障。
Client每次寫資料庫之前，都會首先血Hlog日誌。記錄寫操作。如果不做日誌記錄，一旦發生故障，操作將不可恢復。HMaster一旦故障，Zookeeper將重新選擇一個新的Master 。無Master過程中，數據讀取仍照常進行。但是，無master過程中，region切分、負載均衡等無法進行。RegionServer出現故障的處理原理是定時向Zookeeper匯報心跳，如果一旦時 間內未出現心跳HMaster將該RegionServer上的Region重新分配到其他RegionServer上。失效伺服器上「預寫」日誌由主伺服器進行分割並派送給新的 RegionServer 。Zookeeper是一個可靠地服務，一般配置3或5個Zookeeper實例。
尋找RegionServer定位的順序是ZooKeeper --ROOT-(單Region) -.META. -用戶表 。如上圖所示。-ROOT- 表包含.META.表所在的region列表，該表只會有一 個Region。 Zookeeper中記錄了-ROOT-表的location。 .META. 表包含所有的用戶空間region列表，以及 RegionServer的伺服器地址。
HBase應用舉例
Hbase適合需對數據進行隨機讀操作或者隨機寫操作、大數據上高並發操作，比如每秒對PB級數據進行上千次操作以及讀寫訪問均是非常簡單的操作。
淘寶指數是Hbase在淘寶的一個典型應用。交易歷史紀錄查詢很適合用Hbase作為底層資料庫。
❽ 列存儲實現簡單嗎
列存儲實現簡單。
用insert插入數據，資料庫默認是列存儲，可以用pivot和unpivot來實現行列的轉換，或者建立列存儲索引。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。
優勢
磁碟的每個Page僅僅存儲來自單列的值，而不是整行的值。因此，壓縮演算法會更加高效，因為能夠作用於同類型的數據。例如，假定我們有一張有3列數據的表，這3列從左往右依次是int、varchar和bool類型，並且該表有100條（行）記錄。對於都是int類型的第一列數據，應用壓縮演算法是很容易的，同時壓縮率也會很高。
❾ 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：
❿ 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：