㈠ 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：
㈡ 資料庫中數據如何存儲
資料庫是一種文件系統
可以將數據導出為指定格式
㈢ 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。
㈣ 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：
㈤ nosql資料庫的四種類型
一般將NoSQL資料庫分為四大類：鍵值(Key-Value)存儲資料庫、列存儲資料庫、文檔型資料庫和圖形(Graph)資料庫。它們的數據模型、優缺點、典型應用場景。
鍵值(Key-Value)存儲資料庫Key指向Value的鍵值對，通常用hash表來實現查找速度快數據無結構化(通常只被當作字元串或者二進制數據)內容緩存，主要用於處理大量數據的高訪問負載，也用於一些日誌系統等。
列存儲資料庫，以列簇式存儲，將同一列數據存在一起查找速度快，可擴展性強，更容易進行分布式擴展功能相對局限分布式的文件系統。
文檔型資料庫，Key-Value對應的鍵值對，Value為結構化數據，數據結構要求不嚴格，表結構可變(不需要像關系型資料庫一樣需預先定義表結構)，查詢性能不高，而且缺乏統一的查詢語法，Web應用。
圖形(Graph)資料庫，圖結構，利用圖結構相關演算法(如最短路徑定址，N度關系查找等)，很多時候需要對整個圖做計算才能得出需要的信息，而且這種結構不太好做分布式的集群方案，社交網路，推薦系統等。