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. sql資料庫裡面：數據項是一列還是一格，表項是一列還是一格，表頭是第一格、第一列名還是表名，還有欄位
sql 是指資料庫查詢語言,拿mysql舉例
一個資料庫包含多個表,一個表有多行,一行包含多列
表的理解,類似excel裡面的二維表格,就是一張完整的表格
一行對應一個記錄(又叫做元組)描述的是一個完整的實體對象
一列對應一個欄位,描述的是這個實體的屬性信息
拿人作為舉例,張三,李四兩個人,一個人表示一行(即為一條記錄),張三id:001,name:張三,age:23
張三的ID號,名稱,年齡等這些代表張三的屬性,每一個屬性代表這個行的一列
表格的第一行都是指列,下面的每一行就是指每一個記錄行,記錄不同的對象信息
sql語句只是操作資料庫表的語言,有查詢,增加,刪除,修改等基本功能
select 列名 from 表名 where 列名 = 值 從表當中查詢記錄行
insert into 表名(id , name) values(001 , '張三') 插入一條語句
delete from 表名 where id=1 刪除id等於1的記錄行
update 表名 set name='王五' where id=1 更新,把id等於1的記錄的,名稱列值改為王五
C. 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
D. python進行資料庫查詢時怎麼把結果提取出來
設置索引欄位。在開始提取數據前，先將member_id列設置為索引欄位。然後開始提取數據。
按行提取信息。第一步是按行提取數據，例如提取某個用戶的信息。
按列提取信息。第二步是按列提取數據，例如提取用戶工作年限列的所有信息。
按行與列提取信息。第三步是按行和列提取信息，把前面兩部的查詢條件放在一起，查詢特定用戶的特定信息。
在前面的基礎上繼續增加條件，增加一行同時查詢兩個特定用戶的貸款金額信息。
在前面的代碼後增加sum函數，對結果進行求和。
除了增加行的查詢條件以外，還可以增加列的查詢條件。
多個列的查詢也可以進行求和計算，在前面的代碼後增加sum函數，對這個用戶的貸款金額和年收入兩個欄位求和，並顯示出結果。
提取特定日期的信息。數據提取中還有一種很常見的需求就是按日期維度對數據進行匯總和提取，如按月，季度的匯總數據提取和按特定時間段的數據提取等等。
設置索引欄位。首先將索引欄位改為數據表中的日期欄位，這里將issue_d設置為數據表的索引欄位。按日期進行查詢和數據提取。
E. SQL Server 什麼是資料庫，什麼是表、行及列
網站。
舉個例子：ni = {"name":"Xiaoming", "age":100}
這里，你就是一個對象，代表一行。這一行的 每一列都代表了你的 一個屬性，分別是 name, age.