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。
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 資料庫相關的問題：表是由行和列組成的，行也可以稱為__，列可以稱為___。
表是由行和列組成的，行也可以稱為記錄，列可以稱為欄位。
在關系資料庫模型中，二維表的列稱為屬性或者說是欄位，二維表的行稱為記錄或者說是元組。
關系資料庫，是建立在關系資料庫模型基礎上的資料庫，藉助於集合代數等概念和方法來處理資料庫中的數據。
關系資料庫分為兩類：一類是桌面資料庫，例如Access、FoxPro和dBase等；另一類是客戶/伺服器資料庫，例如sqlServer、Oracle和Sybase等。一般而言，桌面資料庫用於小型的、單機的應用程序，它不需要網路和伺服器，實現起來比較方便，但它只提供數據的存取功能。
(3)列式存儲與行式存儲系統擴展閱讀：
行存儲和列存儲的應用場景
行存儲的適用場景：
（1）適合隨機的增、刪、改、查操作；
（2）需要在行中選取所有屬性的查詢操作；
（3）需要頻繁插入或更新的操作，其操作與索引和行的大小更為相關。
列存儲的適用場景：
（1）查詢過程中，可針對各列的運算並發執行，在存中聚合完整記錄集，降低查詢響應時間；
（2）在數據中高效查找數據，無需維護索引（任何列都能作為索引），查詢過程中能夠盡量減少無關IO，避免全表掃描；
（3）因為各列獨立存儲，且數據類型已知，可以針對該列的數據類型、數據量大小等因素動態選擇壓縮演算法，以提高物理存儲利用率；如果某一行的某一列沒有數據，在列存儲時，就可以不存儲該列的值，這將比行式存儲更節省空間。
❹ redis有哪些存儲模式
答案：A
1.文檔型資料庫
作為最受歡迎的NoSQL產品，文檔型資料庫MongoDB當仁不讓地佔據了第一的位置，同時它也是所有NoSQL資料庫中排名最靠前的產品(總排行榜第七名)。Apache基金會的CouchDB排在第二，基於.Net的資料庫RavenDB排在第三，Couchbase排在第四。
2.鍵值(Key-value)資料庫
鍵值(Key-value)資料庫是NoSQL領域中應用范圍最廣的，也是涉及產品最多的一種模型。從最簡單的BerkeleyDB到功能豐富的分布式資料庫Riak再到Amazon託管的DynamoDB不一而足。
在鍵值資料庫流行度排行中，Redis不出意悄廳外地排名第一，它是一款由Vmware支持的內存資料庫，總體排名第十一。排在第二位的是Memcached，它在緩存系統中應用十分廣泛。排在之後的是Riak、BerkeleyDB、SimpleDB、DynamoDB以及甲骨文的Oracle NoSQL資料庫。值得注意的是，Oracle NoSQL資料庫上榜不久，得分已經翻番，上升勢頭非常迅猛。
3.列式存儲
列式存儲被視為NoSQL資料庫中非常重要的一種模式，其中Cassandra流行度最高，它已經由Facebook轉交給悶運虧到Apache進行管理，同時Cassandra在全體資料庫排名中排在第十位，緊隨MongoDB成為第二受歡迎的NoSQL資料庫。基於Hadoop的Hbase排在第二位，Hypertable排在第三。而Google的BigTable並未列入排名，原因是它並未螞神正式公開。
❺ 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：
❻ 行式存儲和列式存儲優缺點和paruqet文件結構
列式存儲和行式存儲是針對數據在存儲介質中的排序形式而言的，假設存在一張table，那麼：
圖1-1所示為行式存儲和列式存儲的示意圖，一張table包含5個欄位（列）即rowid、date/time、customer name以及quantity，共7行，圖中的紅色箭頭表示存儲順序。
存儲形式的差異決定了適用場景的不同：
綜合來看，列式存儲比較適合大數據量（壓縮比高）、分析型操作（針對少數幾列）；不適合頻率較高的刪除（全列檢索）、更新（重新壓縮）操作 。
圖2-1所示為列式存儲中將某張table基於字典表進行編碼壓縮的示例，圖中左邊為源表，假設該table中的customers和material欄位的取值均只有右上表所示的5種，那麼當源表的行數很大時，customers和material欄位就會存在大量重復的取值，為了節省存儲空間對這兩個欄位進行編碼，即使用一個字典表（右上圖）記錄該兩個欄位的distinct取值，又下表則用右上表欄位取值對應的index（整數1、2、3、4、5）來代替原來的string，由於string佔用的存儲空間比這幾個index佔用的存儲空間大多了，因此可以較大程度上壓縮佔用的存儲空間。
基於列式存儲的兩個典型實現是：hbase和parquet，其中：
parquet的文件結構如圖3-1所示：
從圖中可以看出，1個parquet文件由header（1個）、block（可以多個）、footer（1個）組成，分別負責：
圖3-2所示為parquet文件中，block、rowgroup、columnchunk以及page的關系：
簡而言之：
因此如果將一個parquet文件類比成一張大excel 表，那麼：
❼ 大數據常用文件格式介紹
圖片看不見的話可以看我CSDN上的文章：
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/86423952
最近在做hdfs小文件合並的項目，涉及了一些文件格式的讀寫，比如avro、orc、parquet等。期間閱讀了一些資料，因此打算寫篇文章做個記錄。
這篇文章不會介紹如何對這些格式的文件進行讀寫，只會介紹一下它們各自的特點以及底層存儲的編碼格式 。
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使用sequencefile還可以將多個小文件合並到一個大文件中，通過key-value的形式組織起來，此時該sequencefile可以看做是一個小文件容器。
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Parquet是一個基於列式存儲的文件格式，它將數據按列劃分進行存儲。Parquet官網上的文件格式介紹圖：
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我們可以看出，parquet由幾個部分構成：
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Orc也是一個列式存儲格式，產生自Apache Hive，用於降低Hadoop數據存儲空間和加速Hive查詢速度。
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目前列式存儲是大數據領域基本的優化項，無論是存儲還是查詢，列式存儲能做的優化都很多，看完上面對orc和parquet的文件結構介紹後，我們列式存儲的優化點做一個總結：
在壓縮方面 ：
在查詢方面 ：
就網上找到的一些數據來看，Orc的壓縮比會比Parquet的高一些，至於查詢性能，兩個應該不會差距太大。本人之前做過一個測試，在多數場景，hive on mr下，orc的查詢性能會更好一些。換成hive on spark後，parquet的性能更好一些
本文介紹的4種大數據存儲格式，2個是行式存儲，2個是列式存儲，但我們可以看到一個共同點：它們都是支持分割的。這是大數據文件結構體系中一個非常重要的特點， 因為可分割使一個文件可以被多個節點並發處理，提高數據的處理速度 。
另外，當前大數據的主要趨勢應該是使用列式存儲，目前我們公司已經逐步推進列式存儲的使用，本人也在hive上做過一些測試，在多個查詢場景下，無論是orc還是parquet的查詢速度都完爆text格式的， 差不多有4-8倍的性能提升 。另外，orc和parquet的壓縮比都能達到10比1的程度。因此，無論從節約資源和查詢性能考慮，在大多數情況下，選擇orc或者parquet作為文件存儲格式是更好的選擇。另外，spark sql的默認讀寫格式也是parquet。
當然，並不是說列式存儲已經一統天下了，大多時候我們還是要根據自己的使用場景來決定使用哪種存儲格式。
Sequencefile
https://blog.csdn.net/en_joker/article/details/79648861
https://stackoverflow.com/questions/11778681/advantages-of-sequence-file-over-hdfs-textfile
Avro和Sequencefile區別
https://stackoverflow.com/questions/24236803/difference-between-avrodata-file-and-sequence-file-with-respect-to-apache-sqoop
parquet
https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/7681019.html
Orc
https://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/7677912.html
https://www.cnblogs.com/cxzdy/p/5910760.html
Orc和parquet的一些對比
https://blog.csdn.net/colorant/article/details/53699822
https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/51188479
❽ 「Hive進階篇」詳解存儲格式及壓縮方式
hive優化除了有hql語句邏輯優化，hql參數調優等等，還有一個不起眼的細節容易被忽視掉， 那便是hive數倉模型表的存儲格式和壓縮方式 ，hive底層數據是依託在hadoop，以HDFS文件存儲在集群上的， hive數倉模型表選擇一個合適的存儲格式和壓縮方式也是hive優化的一點 。
本篇就來聊一聊這塊知識點吧。😄
hive主要有textfile、sequencefile、orc、parquet 這四種存儲格式，其中sequencefile很少使用，常見的主要就是orc和parquet這兩種，往往也搭配著壓縮方式合理使用。
建表聲明語句是： stored as textfile/orc/parquet
行式存儲，這是hive表的默認存儲格式，默認不做數據壓縮，磁碟開銷大，數據解析開銷大，數據不支持分片（即代表著會帶來無法對數據進行並行操作）
行列式存儲，將數據按行分塊，每個塊按列存儲，其中每個塊都存儲著一個索引，支持none和zlib和snappy這3種壓縮方式，默認採用zlib壓縮方式，不支持切片，orc存儲格式能提高hive表的讀取寫入和處理的性能。
列式存儲，是一個面向列的二進制文件格式（不可直接讀取），文件中包含數據和元數據，所以該存儲格式是自解析的，在大型查詢時效率很快高效，parquet主要用在存儲多層嵌套式數據上提供良好的性能支持，默認採用uncompressed不壓縮方式。
行存儲引擎 ：同一條數據的不同欄位都在相鄰位置，所以當要查找某一條記錄所有數據時行存儲查詢速度比較快
列存儲引擎 ：以列來聚集數據，相同欄位的值聚集在一起，所以當查詢某一個指定列的所有數據時，列存儲查詢速度比較快
hive主要支持gzip、zlib、snappy、lzo 這四種壓縮方式。
壓縮不會改變元數據的分割性，即壓縮後原來的值不變。
建表聲明語句是： tblproperties("orc.compress"="SNAPPY")
壓縮方式的評判標准主要有以下幾點：
針對壓縮方式做一個小結對比：