这是我参与「第五届青训营 」伴学笔记创作活动的第 16 天
在SQL Server里，Page是数据存储的基本单位，而数据行是实际数据的存储单位，它们从Page Header之后就开始依次存储在Page上。这种按行在Page上存储记录的方式就是行存储。当数据是按单列而不是多行进行连续存储时，就是所谓的列存储。
列存储的优势：磁盘的每个Page仅仅存储来自单列的值，而不是整行的值。因此，压缩算法会更加高效，因为它们能够作用于同类型的数据。例如，假定我们有一张有3列数据的表，这3列从左往右依次是int、varchar和bool类型，并且该表有100条（行）记录。对于都是int类型的第一列数据，应用压缩算法是很容易的，同时压缩率也会很高。这也将表明，我们不必访问该表的所有列，仅需访问感兴趣的相关列的子集，这从另一方面来讲，可以减少磁盘的I/O、提升缓存利用率，因此，磁盘存储会被更加高效的利用，就像索引维护一样。
列式存储引擎的适用场景包括：
1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行，最后在内存中聚合完整记录集，最大可能降低查询响应时间;
2、可在数据列中高效查找数据，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，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。
当然，跟行数据库一样，列式存储也有不太适用的场景，主要包括：
1、数据需要频繁更新的交易场景
2、表中列属性较少的小量数据库场景
3、不适合做含有删除和更新的实时操作
