㈠ 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：
㈡ 数据库中数据如何存储
数据库是一种文件系统
可以将数据导出为指定格式
㈢ 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。
㈣ 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：
㈤ nosql数据库的四种类型
一般将NoSQL数据库分为四大类：键值(Key-Value)存储数据库、列存储数据库、文档型数据库和图形(Graph)数据库。它们的数据模型、优缺点、典型应用场景。
键值(Key-Value)存储数据库Key指向Value的键值对，通常用hash表来实现查找速度快数据无结构化(通常只被当作字符串或者二进制数据)内容缓存，主要用于处理大量数据的高访问负载，也用于一些日志系统等。
列存储数据库，以列簇式存储，将同一列数据存在一起查找速度快，可扩展性强，更容易进行分布式扩展功能相对局限分布式的文件系统。
文档型数据库，Key-Value对应的键值对，Value为结构化数据，数据结构要求不严格，表结构可变(不需要像关系型数据库一样需预先定义表结构)，查询性能不高，而且缺乏统一的查询语法，Web应用。
图形(Graph)数据库，图结构，利用图结构相关算法(如最短路径寻址，N度关系查找等)，很多时候需要对整个图做计算才能得出需要的信息，而且这种结构不太好做分布式的集群方案，社交网络，推荐系统等。