行式存储

传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)。

在基于行式存储的数据库中， 数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的，一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。

数据是一行一行的存贮起来的，如果想要查询，就会一行行的扫描，从而得到数据。假定我们只想要name这一行的数据，其实查询的时候也必须把其他的数据顺便给查出来了，因为他们是一起的。

每一行都有id,name,age,sex属性，每一行的所有属性连贯起来存贮起来。即使某一个行某一个字段为空，也会占用一个存贮位置。

缺点：即使我们只想要一行的数据，也得整行扫描，多的那些数据都是磁盘IO，不得不需要加上额外的不需要的数据。

解决方案：行式数据库的给出的优化方案是加索引、给表分区等等，通过给字段额外的存储空间来换取查询时间，但这样存储空间、插入逻辑会更复杂。

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。

列式存储

列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC、Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。

数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。

我们只想要name这一列，这个时候我们就只需要把这一列查询出来，其他的不用管，这样就减少了数据量，这个优点尤其是在海量数据的时候尤其明显，查询速度秒杀行式数据库。

MySQL查询优化常用的手段是建立索引，数据量一旦大的时候，索引也会成倍的增长。

列式数据库的每一列就是索引，减少了额外建立索引的内容。

缺点：如果我们的需求是查询所有字段，列式数据库的处理方式是先把所有列查询出来，再拼接起来，速度方面是比不上行式数据库的。

优点：压缩比例大

行式数据库因为存贮数据是一行行的来存贮，而每一行数据的差异性太大，所以压缩比小。

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，那在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间。

因为拥有超高的压缩比，在磁盘IO传输的时候，速度快很多，而且顺带减少磁盘的使用率。

适用场景：

1、在大数据领域，进行所有字段的查询的这个要求少。

2、计算聚合的分析型工作负载，例如查找趋势、计算平均值等（比如计算股票价格的波动趋势）具有不同的重要性并且该字段所存储的数据经常被一起使用。

查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，在内存中聚合完整记录集，可降低查询响应时间

Greenplum行式和列式的使用

Greenplum在创建表的时候可以选择表存储方式，比如是行存储，还是列存储，是普通的heap表（堆表），还是append optimized表（AO表）。

创建一个heap表
CREATE TABLE foo (a int, b text) DISTRIBUTED BY (a);
 
不带压缩的ao表
CREATE TABLE bar (a int, b text) 
    WITH (appendonly=true)
    DISTRIBUTED BY (a);
  
创建列存储表
CREATE TABLE bar (a int, b text) 
    WITH (appendonly=true, orientation=column)
    DISTRIBUTED BY (a);
    
创建压缩表
CREATE TABLE foo (a int, b text) 
   WITH (appendonly=true, compresstype=zlib, compresslevel=5);

OLTP

全称：Online Transaction Processing，翻译：在线事务处理，就是传统MySQL那种行式数据库，可以理解为有强事务的，数量小的。

对于GP（GreenPlum）来说，堆表，创建的表默认都是堆表，适合频繁的更新删除操作的小表，适合OLTP系统。

OLAP

全称：Online Analytical Processing，翻译：在线分析处理，就是GreenPlum这种大数据的海量静态数据，列式数据库，较少全字段查询的。

AO表，适合批量数据写入，不适合单行的insert，适合大表使用，所以一般用在数据仓库系统，适合OLAP系统。

列存储是以列为单位存储数据，物理上一列会对应一个或者多个数据文件，而且列存储的压缩比比较高，但是如果查询的时候，如果返回的列很多，那么效率不如行存储，列存储更适合对某一列做相关统计，列存储更适合OLAP的系统。

唠嗑广场

也忘了从哪里看来的，说段永平先生、黄铮先生认为：要相信简单、常识的力量。

如果从看公司的角度来看，也许就是这样。

就APP而言，拼多多就比淘宝、京东简单很多嘛，不需要各种各样的券来计算价格，该多少就多少，补贴就是正儿八经的补贴，下单速度快很多。

如果从投资角度而言，我们需要寻找的公司画像是这样的：主业很强大（不需要开展副业）、业务很简单、业务可以经营的时间长，不需要为明年的订单发愁。

我想说，水电行业真是上天厚爱啊。