在了解数据库行列存储之前，先了解一下文件系统的存储结构。
一、文件系统存储结构
1、扇区(sector)
文件储存在磁盘上，磁盘的最小存储单位叫做"扇区"（Sector）。 一般每个扇区储存512字节（相当于0.5KB），其他特殊磁盘扇区大小非512字节，但是会兼容512字节，可以想想为什么？。
2、块(block)
操作系统在管理磁盘空间时，使用块(block)来作为管理磁盘空间的基本单位。一个块等于8个扇区，为4K大小。 操作系统每次读取时，至少读取一个块来计算。这样做的好处是，减少了操作系统管理磁盘空间的复杂度。
3、索引节点(inode)
文件数据都储存在"块"中，那么像文件的一些元数据信息，比如创建者、创建日期、更新时间、大小、权限等等，需要存储在其他地方。 存储这些文件元数据的区域就叫做inode。 inode也会消耗硬盘空间，所以硬盘格式化的时候，操作系统自动将硬盘分成两个区域： 一个是数据区，存放文件数据；另一个是inode区（inode table），存放inode所包含的信息。 由于每个文件都必须有一个inode，因此有可能发生inode已经用光，但是硬盘还未存满的情况。 这时，就无法在硬盘上创建新文件。
二、基于行存储的数据库特点
行存储：
例如：表A是一个宽表，拥有n个字段，a1,a2,...，所有字段长度为4096字节，即4k，一个block大小。
如果表A要插入一条记录，即表A每条数据占一个block。注意，这个block中包含了这个表的所有字段。
此时，插入的性能为，文件系统查找到一个空block，写入一条数据。修改性能为，文件系统查找此block，更新值，重新保存。 性能以数据量，查询字段数量分类： 1、小数量，多字段(几乎全部)：快速大部分字段修改操作性能好。 2、小数量，少字段(几个)：性能差，每次系统加载大量无用数据进入内存 。3、大数量，多字段(几乎全部)：消耗内存资源 。4、大数量，少字段(几个)：消耗内存资源，加载大量无用数据
三、基于列存储的数据库特点
列存储：
列数据库存储时，会将同一字段值放入一组block中，即此时block中的数据具有很高的相似性。
为有可比较性，还是用上述表A举例，分析其性能。
此时，还是以数据量，查询字段数量分类分析性能：
1、小数量，多字段(几乎全部)：相较于行数据库，查询修改速度都慢
2、小数量，少字段(几个)：相较于行数据库，查询修改速度都慢
3、大数量，多字段(几乎全部)：相较于行数据库，查询修改速度都慢
4、大数量，少字段(几个)：相较于行数据库，查询速度很快，修改很慢
四、总结
1、行数据库应用场景
1）数据量小，业界一般为单表500万以下，当然此数量影响因素很多，可在具体场景张测试。
2）关注业务处理，即大量增删改操作业务，少聚合运算业务。
3）加载进内存的数据利用率大，冗余数据小，内存利用率高。
2、列数据库应用场景
1）查询性能极高，更新操作极少
2）节省磁盘空间
3) 关注少量字段，聚合运算多
