❶ 数据库应用系统中的数据是以表还是行还是列还是特定的形式储存的
数据库应用系统中的数据以二维表的方式直接存储目标数据。
一个表由行和列组成的，行数据代表具体的生活中的实体数据，列经常被称作是域，也就是行的某个特性，从实体对象本身出发就是对象的属性。
表中的第一行通常称为属性名，表中的每一个元组和属性都是不可再分的，且元组的次序是无关紧要的。
(1)数据库列储存为什么比行存储快扩展阅读
行存储和列存储的应用场景
行存储的适用场景：
（1）适合随机的增、删、改、查操作；
（2）需要在行中选取所有属性的查询操作；
（3）需要频繁插入或更新的操作，其操作与索引和行的大小更为相关。
列存储的适用场景：
（1）查询过程中，可针对各列的运算并发执行，在内存中聚合完整记录集，降低查询响应时间；
（2）在数据中高效查找数据，无需维护索引（任何列都能作为索引），查询过程中能够尽量减少无关IO，避免全表扫描；
（3）因为各列独立存储，且数据类型已知，可以针对该列的数据类型、数据量大小等因素动态选择压缩算法，以提高物理存储利用率；如果某一行的某一列没有数据，在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间。
❷ 列式数据库的优缺点
优点：
极高的装载速度
（最高可以等于所有硬盘IO
的总和，基本是极限了）
适合大量的数据而不是小数据
实时加载数据仅限于增加（删除和更新需要解压缩Block
然后计算然后重新压缩储存）
高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU。
非常适合做聚合操作。
缺点：
不适合扫描小量数据
不适合随机的更新
批量更新情况各异，有的优化的比较好的列式数据库（比如Vertica）表现比较好，有些没有针对更新的数据库表现比较差。
不适合做含有删除和更新的实时操作。
❸ hive 行存储和列存储数据哪个执行快
定义
元数据最本质、最抽象的定义为：data about data (关于数据的数据)。它是一种广泛存在的现象，在许多领域有其具体的定义和应用。
在数据仓库领域中，元数据被定义为：描述数据及其环境的数据。一般来说,它有两方面的用途。首先,元数据能提供基于用户的信息,如记录数据项的业务描述信息的元数据能帮助用户使用数据。其次,元数据能支持系统对数据的管理和维护,如关于数据项存储方法的元数据能支持系统以最有效的方式访问数据。具体来说,在数据仓库系统中,元数据机制主要支持以下五类系统管理功能:（1）描述哪些数据在数据仓库中；（2）定义要进入数据仓库中的数据和从数据仓库中产生的数据；（3）记录根据业务事件发生而随之进行的数据抽取工作时间安排；（4）记录并检测系统数据一致性的要求和执行情况；（5）衡量数据质量。
在软件构造领域，元数据被定义为：在程序中不是被加工的对象，而是通过其值的改变来改变程序的行为的数据。它在运行过程中起着以解释方式控制程序行为的作用。在程序的不同位置配置不同值的元数据，就可以得到与原来等价的程序行为。
在图书馆与信息界，元数据被定义为：提供关于信息资源或数据的一种结构化的数据,是对信息资源的结构化的描述。其作用为：描述信息资源或数据本身的特征和属性,规定数字化信息的组织,具有定位、发现、证明、评估、选择等功能。
此外，元数据在地理界，生命科学界等顶域也有其相应的定义和应用。
元数据（Meta Data）是关于数据仓库的数据，指在数据仓库建设过程中所产生的有关数据源定义，目标定义，转换规则等相关的关键数据。同时元数据还包含关于数据含义的商业信息，所有这些信息都应当妥善保存，并很好地管理。为数据仓库的发展和使用提供方便。
元数据是一种二进制信息，用以对存储在公共语言运行库可移植可执行文件 (PE) 文件或存储在内存中的程序进行描述。将您的代码编译为 PE 文件时，便会将元数据插入到该文件的一部分中，而将代码转换为 microsoft 中间语言 (msil) 并将其插入到该文件的另一部分中。在模块或程序集中定义和引用的每个类型和成员都将在元数据中进行说明。当执行代码时，运行库将元数据加载到内存中，并引用它来发现有关代码的类、成员、继承等信息。
元数据以非特定语言的方式描述在代码中定义的每一类型和成员。元数据存储以下信息：
程序集的说明。
标识（名称、版本、区域性、公钥）。
导出的类型。
该程序集所依赖的其他程序集。
运行所需的安全权限。
类型的说明。
名称、可见性、基类和实现的接口。
成员（方法、字段、属性、事件、嵌套的类型）。
属性。
修饰类型和成员的其他说明性元素。
❹ 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
❺ 数据库列数越多读取越慢嘛
这个没有关系，你可以做一个实验就知道了。
这个速度只和列的数据类型有关系，比如image字段，他是单独开辟存储空间存储的，而不是和其他简单类型一样存储在表空间中。
最简单的办法就是利用程序生成1w条记录，然后再用代码查询，打印出时间就知道了。
❻ 什么是数据库列存储，原理是怎样的
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：
❼ 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：
❽ 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。
❾ 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
❿ hbase与关系型数据库的存储方式有哪些不同
HBase与传统关系数据库的区别主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。 2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之。
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。
主要体现在以下几个方面：1.数据类型。关系数据库采用关系模型，具有丰富的数据类型和储存方式。HBase则采用了更加简单的数据模型，它把数据储存为未经解释的字符串，用户可以把不同格式的结构化数据和非结构化数据都序列化成字符串保存到HBase中，用户需要自己编写程序把字符串解析成不同的数据类型。 2.数据操作。关系数据库中包含了丰富的操作，如插入、删除、更新、查询等，其中会涉及复杂的多表连接，通常是借助多个表之间的主外键关联来实现的。HBase操作则不存在复杂的表与表之间的关系，只有简单的插入、查询、删除、清空等，因为HBase在设计上就避免了复杂的表与表之间的关系，通常只采用单表的主键查询。