数据库列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。
按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：
B. 行式数据库和列式数据库的优缺点是什么，行式数据库和列式数据库的执行效率比较一下
传统的行式数据库，是按照行存储的，维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反，列式数据库的数据是按照列存储，每一列单独存放，数据即是索引。只访问查询涉及的列，大大降低了系统I/O，每一列由一个线来处理，而且由于数据类型一致，数据特征相似，极大方便压缩。行式数据库擅长随机读操作，列式数据库则更擅长大批量数据量查询
C. 二维数组按列存储 求存储地址
A[10][20]前面一共有10*60+20=620个元素，又因为每个元素占一个字节，所以A[10][20]
的存储地址为200+620=820，选择A
D. 传统的行存储和（HBase）列存储的区别
列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
传统的(Oracle)行存储和（Hbase）列存储的区别
这里写图片描a
1、数据是按行存储的
2、没有索引的查询使用大量I/O
3、建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源
4、面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能需求
这里写图片描述
1、数据按列存储–每一列单独存放
2、数据即是索引
3、只访问查询涉及的列–大量降低系统IO
4、每一列由一个线索来处理–查询的并发处理
5、数据类型一致，数据特征相似–高效压缩
E. 数据结构、数组存储的地址怎么计算
数组存储地址的计算：
以二维数组为例，其他的依次类推
假设起始下标从0开始，按行存储(总共有M行，N列）：
A[i][j]=A[0][0]+(i*N+j)*L
这地方的L是数组中的一个元素所占的存储空间。
或：
即使A[8][5]前面有多少个元素，
行下标i从1到8,列下标j从1到10，所有A[8][5]之前共有n7*10+4（74）个元素，
每个元素的长度为3个字节，故共有3*74=222个字节
首地址是SA，则A[8][5]地址是SA+222
(5)列式存储与行式存储计算公式扩展阅读：
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
F. hdfs 列式存储和行式存储的区别
列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个整体来存储。
在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。
各自的优缺点：
G. 数据结构的存储方式有哪几种
数据结构的存储方式有顺序存储方法、链接存储方法、索引存储方法和散列存储方法这四种。
1、顺序存储方式：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。顺序存储方式也称为顺序存储结构，一般采用数组或者结构数组来描述。
2、链接存储方法：它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。
3、索引存储方法：除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。它细分为两类：稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。
4、散列存储方法：就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。
(7)列式存储与行式存储计算公式扩展阅读
顺序存储和链接存储的基本原理
在顺序存储中，每个存储空间含有所存元素本身的信息，元素之间的逻辑关系是通过数组下标位置简单计算出来的线性表的顺序存储，若一个元素存储在对应数组中的下标位置为i，则它的前驱元素在对应数组中的下标位置为i-1，它的后继元素在对应数组中的下标位置为i+1。
在链式存储结构中，存储结点不仅含有所存元素本身的信息，还含有元素之间逻辑关系的信息。数据的链式存储结构可用链接表来表示。其中data表示值域，用来存储节点的数值部分。Pl，p2，…，Pill(1n≥1)均为指针域，每个指针域为其对应的后继元素或前驱元素所在结点的存储位置。
在数据的顺序存储中，由于每个元素的存储位置都可以通过简单计算得到，所以访问元素的时间都相同；而在数据的链接存储中，由于每个元素的存储位置保存在它的前驱或后继结点中，所以只有当访问到其前驱结点或后继结点后才能够按指针访问到，访问任一元素的时间与该元素结点在链式存储结构中的位置有关。
H. 什么是列式存储数据库
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询。
GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。
由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。
I. 存储器存储容量怎么算
存储器的存储容量的基本单位是字节（Byte）。但由于目前存储器的容量都很大，因此常用KB、MB、GB以及TB作为存储容量的单位。
换算：
1B（byte，字节）= 8 bit；
1KB（Kilobyte，千字节）=1024B= 2^10 B；
1MB（Megabyte，兆字节，百万字节，简称“兆”）=1024KB= 2^20 B；
1GB（Gigabyte，吉字节，十亿字节，又称“千兆”）=1024MB= 2^30 B；
1TB（Terabyte，万亿字节，太字节）=1024GB= 2^40 B；
1PB（Petabyte，千万亿字节，拍字节）=1024TB= 2^50 B；
1EB（Exabyte，百亿亿字节，艾字节）=1024PB= 2^60 B；
1ZB（Zettabyte，十万亿亿字节，泽字节）=1024EB= 2^70 B。
(9)列式存储与行式存储计算公式扩展阅读
Megabyte(MB)=1024KB相当于一则短篇小说的文字内容。
Gigabyte(GB)=1024MB相当于贝多芬第五乐章交响曲的乐谱内容。
Terabyte(TB)=1024GB相当于一家大型医院中所有的X光图片资讯量。
Petabyte(PB)=1024TB相当于50%的全美学术研究图书馆藏书资讯内容。
Exabyte (EB)=1024PB；5EB相当于至今全世界人类所讲过的话语。
Zettabyte(ZB)=1024EB如同全世界海滩上的沙子数量总和。
Yottabyte(YB)=1024ZB相当于7000位人类体内的微细胞总和。
J. 1xo等于多少
1x0等于（0）；列式如下：1*0=0。
在传统行式数据库中，数据是按行来存储的，每一行数据包含不同类型的数据，反映到存储结构中，即先存储完一行数据，置一个行标记再存储下一行数据而列式数据库是通过列来存储的，每一列的数据具有相同的数据类型。
体现为存储结构中是先存储好一列数据，再进行下一列数据的存储。在存储结构上，行式存储数据库中的数据是以数据文件的形式存储的；数据文件的基本单位是块和页；数据块内的结构分为块头与数据区；索引与数据文件是分离的。
传统行式数据库的存储结构决定了它有如下的特点：方便进行数据的插入与更新操作；没有索引的查询将会使用大量的I/O；建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源；面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求。