1/什么是行存储和列存储？

<1>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，基于行)
   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。
   
<2>列存储(Column-based，基于列)是相对于行存储来说的，
   新兴的Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。
   在基于列式存储的数据库中，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。

2/OLTP和OLAP

在数据库中，数据处理可分为两大类：
<1>联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）
   OL: on-line
   T:transaction
   P:processing
   
   OLTP是传统关系型数据库的主要应用，用来执行一些基本的、日常的事务处理，
   比如数据库增、删、改、查等等

<2>联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing）
   OL: on-line
   A:analytical
   P:processing
   OLAP则是分布式数据库的主要应用，它对实时性要求不高，但处理的数据量大，
   通常应用于复杂的动态报表系统上。

3/行存储的适用场景

 （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。

4/列存储的适用场景

 （1）查询过程中，可针对各列的运算并发执行，在内存中聚合完整记录集，降低查询响应时间；
 （2）在数据中高效查找数据，无需维护索引（任何列都能作为索引），查询过程中能够尽量减少无关IO，避免全表扫描；
 （3）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，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。

5/行式存储的缺点

<1>
    实际应用中我们会发现，行式数据库在读取数据时存在一个固有的缺陷，
    比如，有的时候我们所查询的数据只是几个字段而已，
    但由于这些目标数据埋藏在各行数据单元中，而行单元往往又特别大，
    应用程序必须读取每一行完整的行记录，从而使得读取效率大大较低，
    对此，行式数据库给出的优化方案是加索引。
    在OLTP类型的应用中，通过索引机制或给表分区等手段可以简化查询操作步骤，并提升查询效率。
     
<2>
    针对海量数据背景的OLAP应用（例如分布式数据库、数据仓库等），
    行存储的数据库就有些力不从心了，行式数据库建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源，
    因此还是不划算的，无法从根本上解决查询性能和维护成本的问题，也不适用于数据仓库等应用场景0，
    所以后来出现了基于列式存储的数据库。
     
<3>
    对于数据仓库和分布式数据库来说，大部分情况下它会从各个数据源汇总数据，然后进行分析和反馈，
    其大多数操作是围绕同一个字段（属性）进行的，而当查询某属性的数据记录时，列式数据库只需返回与列属性相关的值。
    在大数据量查询场景中，列式数据库可在内存中高效组装各列的值，最终形成关系记录集，
    因此可以显著减少IO消耗并降低查询响应时间，非常适合数据仓库和分布式的应用。