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隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，越來越多的企業(yè)及用戶需要存儲海量的數(shù)據(jù)，并且需要從這些數(shù)據(jù)中挖掘出有價值的信息。傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫雖然在處理事務(wù)型數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，但是面對海量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)就不盡如人意了，其主要原因是傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫采用的是行式存儲方式，每一行數(shù)據(jù)的存儲格式都一樣，在表格有多列的情況下，會造成占用空間較大、速度較慢、并發(fā)處理能力不足等問題。針對這些問題，列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)應(yīng)運而生。
列式數(shù)據(jù)庫是一種在處理面向分析的數(shù)據(jù)時表現(xiàn)優(yōu)異的存儲技術(shù)。它主要的特點是將數(shù)據(jù)存儲在以列為單位的組件中。與傳統(tǒng)的行式存儲不同，它采用的是對數(shù)據(jù)進(jìn)行縱向切割的方式，把同一列的數(shù)據(jù)存在一起，這種存儲方式可以大大降低存儲空間的占用，同時也能提高查詢效率，特別是在執(zhí)行大量數(shù)據(jù)計算時，比傳統(tǒng)行式存儲方式的效率更高。
列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)在處理海量數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色，主要有以下幾個優(yōu)點：
一、存儲空間效率高
由于列式數(shù)據(jù)庫是按列進(jìn)行存儲，不同列的數(shù)據(jù)類型和結(jié)構(gòu)都是不一樣的，這就達(dá)到了較高的壓縮比，減少了磁盤的占用空間。例如：姓名、性別等一些共同特征相同的數(shù)據(jù)，它們的類型可以相同或相近，而且這些數(shù)據(jù)可以分別存儲在不同的列里，這樣就能達(dá)到更高的壓縮比。
二、查詢效率高
行式數(shù)據(jù)庫查詢數(shù)據(jù)是需要將整行數(shù)據(jù)全部讀取，而列式數(shù)據(jù)庫可以只讀取部分?jǐn)?shù)據(jù)，這樣可以降低IO次數(shù)，從而提高查詢的效率。同時，列式數(shù)據(jù)庫還可以按照列的特定規(guī)則進(jìn)行壓縮，進(jìn)一步提高查詢的速度。
三、提高并發(fā)處理能力
列式數(shù)據(jù)庫的存儲方式還可以提高數(shù)據(jù)庫的并發(fā)處理能力，因為列式存儲避免了因為多個用戶訪問同一行數(shù)據(jù)帶來的性能瓶頸，不同的用戶可以并行的讀取同一數(shù)據(jù)表中的不同字段，提高了整體處理能力。
四、節(jié)省成本
由于列式數(shù)據(jù)庫采用的是按列存儲，因此只需要讀取需要的數(shù)據(jù)列，就可以實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)讀寫操作，同時，由于壓縮率的提高，可以降低對磁盤的使用，從而節(jié)省存儲成本。
總體來說，列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)已經(jīng)在一些大型網(wǎng)站和企業(yè)中得到了廣泛應(yīng)用。例如，F(xiàn)acebook、Twitter、Netflix等都在使用列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)處理海量的用戶數(shù)據(jù)。針對行業(yè)需求，各大IT廠商也推出了相應(yīng)的列式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品，例如：Intel的VectorWise、Microsoft的SQL Server Columnstore、Orcale的TimesTen等等。
以上便是高效存儲數(shù)據(jù)利器——列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)的簡介，它以其高效的存儲和處理能力，成為了大數(shù)據(jù)時代中存儲和查詢處理的熱門技術(shù)，但同時列式數(shù)據(jù)庫技術(shù)也存在一些缺點，例如針對事務(wù)處理的能力還不如傳統(tǒng)的行式數(shù)據(jù)庫那么強(qiáng)。因此，我們應(yīng)該根據(jù)具體的業(yè)務(wù)需求，選擇合適的數(shù)據(jù)庫技術(shù)。
相關(guān)問題拓展閱讀：
- 配套問題的公式是什么
配套問題的公式是什么
設(shè)：按照題意設(shè)出未知數(shù)．一般地，所設(shè)的未知數(shù)為工人人數(shù)分配；
列：列式清喚盯表示兩類產(chǎn)品生產(chǎn)總量；
求：求出配套關(guān)系中出示的具體數(shù)據(jù)的
最小公倍數(shù)
；
等：根據(jù)最小公倍數(shù)與產(chǎn)品配套關(guān)系，鏈拿分配相乘，寫出等式
如果 col_index_num 參數(shù)：
小于 1，則 VLOOKUP 返回錯誤值 #VALUE!。
大于 table_array 的列數(shù)，則 VLOOKUP 返回錯誤值 #REF!。
range_lookup 可選。一個邏輯值，指定希望 VLOOKUP 查找精確匹配值還是近似匹配值：
如果 range_lookup 為 TRUE 或被省略，則返回精確匹配值或近似匹配值。如果找不到精確匹配值，則返回小于 lookup_value 的更大值。
要點 如果 range_lookup 為 TRUE 或被省略，則必須按升序排列 table_array 之一列中的值；否則，VLOOKUP 可答和能無法返回正確的值。
擴(kuò)展資料；
行式數(shù)據(jù)庫把一行中的數(shù)據(jù)值串在一起存儲起來，然后再存儲下一行的數(shù)據(jù)，以此類推。
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
列式數(shù)據(jù)庫把一列中的數(shù)據(jù)值串在一起存儲起來，然后再存儲下一列的數(shù)據(jù)，以此類推。
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000; 這是一個簡化的說法。
列式數(shù)據(jù)庫的代表包括：Sybase IQ，infobright、infiniDB、GBase 8a，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。
MPP的列存儲
數(shù)據(jù)倉庫
包括：Yonghong Z-DataMart
參考資料來源：
百度百科-列式數(shù)據(jù)庫
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