列式数据库存储原理
hbase列式存储原理
hbase列式存储原理HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，下面我们来具体的介绍HBase列式存储的原理。
1、传统行存储传统的关系型数据库，以行为存储单位，一条记录是由一行定义的，每一行后面跟一个结束符，行后面的结束符可以是回车符，也可以是其他的特殊字符。
2、列存储在列存储中，以列为存储单位，一条记录都是由一列定义的，列的值可以是字符串，也可以是任意类型的值，列也有一个结束符，其他逻辑上与传统行存储类似，只是存储层次上的结构变得更加灵活更加紧凑。
3、HBase行列存储HBase可以说是行列存储的一种组合，就是将行与列结构结合起来形成一个复杂的结构，为HBase提供表格的数据表示，每一行可以由多个列组成，每一列都由一个列簇和多个列族组成。
列簇分为主列簇和多个副列簇，主列簇只能有一个，它的列族可以由多个。
这种行列存储模式可以把一个完整的记录拆分成多个小的单元，从而能更好的优化存储空间。
4、HBase列存储的优势HBase列存储的优势有：（1）高性能：HBase列存储把一条记录拆分成多个小的单元，这样查询操作的速度会很快，因为数据库只需要读取所需要的列就可以，而不需要读取整行数据。
（2）节约存储空间：HBase列存储只存储被访问到的列数据，从而节约存储空间。
（3）易扩展：HBase很好的支持水平扩展，可以很容易地添加新的机器来支持更多的存储。
（4）分布式：HBase支持分布式，可以很好的支持大数据存储。
总结以上就是HBase列式存储的原理和优势，HBase是一个开源的非关系型数据库，它的存储基础是一种列式存储结构，特别适合存储大数据，它的列存储把一条记录拆分成多个小的单元，查询操作的速度会很快，而且节约存储空间，还支持水平扩展，所以HBase 列存储是一种非常有优势的存储方式。
clickhouse原理
clickhouse原理
ClickHouse是一个列式存储数据库管理系统，它有独特的性能优势。
它被设计成一个高可扩展性、高性能和低成本的数据仓库，用于存储和分析大量数据。
ClickHouse原理主要分为三个部分：
1. 数据存储： ClickHouse使用了列式存储的技术，这意味着将每行的数据分割成多列，每列都有一个特定的数据类型，而不是将所有数据都存储在一个字段中。
这样，相同类型的数据可以被存储在一起，从而减少内存占用，并提升查询速度。
2. 数据分析： ClickHouse支持多种数据分析方法，包括OLAP(On-line Analytical Processing)，
ELT(Extract-Load-Transform)，MapReduce等。
OLAP模型允许用户使用多种查询来检索大量数据，以及对所得结果进行多维度分析。
ELT模式允许用户将原始数据从不同的源加载到ClickHouse，然后进行数据转换，以便更好地进行分析工作。
MapReduce模型允许用户分布式地处理数据，以减少计算时间。
3. 缓存： ClickHouse采用了内存中的“内置”缓存，它可以有效地减少查询和计算的时间。
此外，
ClickHouse还支持外部缓存，如Redis，Memcached，MySQL，Hadoop等，以便用户可以更好地管理海量数据。
clickhouse技术原理
clickhouse技术原理
ClickHouse 是一个用于联机分析处理（OLAP）的开源分布式列
式数据库管理系统（DBMS）。
它专门设计用于处理大规模数据分析
工作负载，其技术原理涉及以下几个方面：
1. 列式存储，ClickHouse 采用列式存储，将数据按列存储在
硬盘上，而不是按行存储。
这种存储方式使得查询只需要读取所需
列的数据，大大提高了查询性能，特别是在需要聚合大量数据的情
况下。
2. 数据压缩，ClickHouse 使用多种压缩算法对数据进行压缩，以减少存储空间和提高数据传输效率。
这有助于降低存储成本，并
且在查询执行时可以更快地读取和处理压缩的数据。
3. 并行处理，ClickHouse 采用并行处理技术，可以同时利用
多个 CPU 核心和多台服务器来处理查询。
这种并行处理方式使得ClickHouse 能够快速处理大规模数据，提高了系统的整体性能。
4. 数据分区和排序，ClickHouse 支持对数据进行分区和排序，以便更快地定位和访问特定的数据。
通过合理的数据分区和排序策
略，可以进一步提高查询性能和降低系统的负载。
5. 数据持久化，ClickHouse 采用一种称为 MergeTree 的数据存储引擎，它能够有效地将新数据追加到现有的数据文件中，同时支持数据的快速删除和更新操作，保证了数据的持久性和一致性。
总的来说，ClickHouse 的技术原理主要包括列式存储、数据压缩、并行处理、数据分区和排序以及数据持久化等方面，这些特点使得 ClickHouse 成为一个高效、可靠的大数据分析工具。
一分钟搞懂列式与行式数据库
分钟搞懂列式与行式数据库定义列式存储(Column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-based)来说的。
简单来说两者的区别就是如何组织表。
将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。
行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。
列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似，下图是两种存储方法的图形化解释。
rrPO11OU00◎.MColumn-based 应用行式存储的数据库系统称为行式数据库，同理应用列式存储的数据库系统称为列式数据库。
随着列式数据库的发展传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统。
传统的关系型数据库，如Oracle 、DB2、MySQL 、SQLSERVER 等采用行式存储法，当然传统的关系型数据库也在不断发展中。
随着Oracle12c 推出了inmemory 组件，使得Oracle 数据库具有了双模式数据存放方式，从而能够实现对混合类型应用的支持：传统的以行形式保存的数据满足OLTP 应用;列形式保存的数据满足以查询为主的OLAP 应用。
新兴的Hbase 、HPVertica 、EMCGreenplum 等分布式数据库采用列式存储，当然这些数据库也有对行式存储的支持比如HPVertica 。
随着传统关系型数据库与新兴的分布式数据库不断的发展，列式存储与行式存储会不断融合，数据库系统会呈现双模式数据存放方式，这也是商业竞争的需要。
区别Row-based Haw ID-□atcj' Time MEitcrial CustaimrNan xs Quarrtityt 345 2 J --3V —-—2 fl51 5 :hl--" 3B72 4 ...A 4" ...■B ll ・' 4 a7-0~T~ 5…' ..-■■--2."P•■"■■■5■r F ■ 52 总“ g ■”.11- 6:7 訊ri 斗 1 1■- 2 3 4451 当723 2 5Coumn-basedstone数摇是按行存储的-没有索引的査询便用大HI/O建立索引和物化視图蛊荽花费大量时伺和畫源面对査询的需求.数据库必须被大加膨族才能满足性能婴求数据按列存储-每一列单独存城列式数据库・数据即是絮引-只访问杳询涉层的冽-大it降低萦统io每一列由一个线索来处理-査询的并发处理数据类盤一致'数据特征相似-高效压缩为啥列存储可以大幅降低系统的I/O呢?列式存储的主要优点之一就是可以大幅降低系统的I/O,尤其是在海量数据查询时，I/O向来是系统的主要瓶颈之一。
列式数据库少表多列
列式数据库少表多列以列式数据库少表多列为标题，本文将从以下几个方面来探讨列式数据库的特点和优势。
一、列式数据库的概念和特点列式数据库是一种存储和处理数据的方式，与传统的行式数据库相比，它以列为单位进行存储，而不是以行为单位。
这意味着每个列都会被单独存储，不同的列可以有不同的数据类型和属性。
相比之下，行式数据库则是将每一行的所有列都存储在一起。
列式数据库的特点主要体现在以下几个方面：1. 存储效率高：由于列式数据库将每个列单独存储，可以根据实际需要只读取需要的列，从而大大降低了存储和读取的开销。
这对于大规模数据的存储和查询来说非常有优势。
2. 查询性能优越：由于列式数据库只读取所需的列，可以避免读取不必要的数据，从而提高查询性能。
尤其是在需要进行复杂计算或者聚合操作的场景下，列式数据库的性能表现更为出色。
3. 灵活性强：列式数据库支持动态列，可以根据需要随时添加或删除列，而不需要对整个表进行结构的调整。
这种灵活性使得列式数据库在处理半结构化和非结构化数据时非常方便。
4. 压缩率高：由于列式数据库将相同数据类型的列存储在一起，可以采用更加高效的压缩算法，从而减少存储空间的占用。
这对于需要存储大量数据的应用来说具有很大的优势。
二、列式数据库的应用场景列式数据库由于其高效的存储和查询性能，在许多应用场景中得到了广泛的应用。
1. 大数据分析：在大数据分析领域，需要对大规模的数据进行复杂的查询和分析，而列式数据库正是能够满足这一需求的理想选择。
它可以快速地进行聚合操作、跨列计算和数据挖掘等任务，从而为数据分析师提供了强有力的工具。
2. 时序数据处理：时序数据是指按时间顺序排列的数据，如传感器数据、日志数据等。
列式数据库由于其高效的存储和查询特性，非常适合用于处理时序数据。
它可以快速地进行时间范围查询、时间序列分析等操作，从而满足实时监控和预测分析等应用需求。
3. 实时报表和分析：对于需要实时生成报表和进行实时分析的应用，列式数据库也具有很大的优势。
doris架构原理
Doris架构原理1. 引言Doris是一种分布式列式存储和计算系统，旨在解决大规模数据分析的问题。
它提供了高性能、低延迟的数据查询和分析能力。
Doris采用了一系列的架构原理来实现其功能，本文将详细介绍与Doris架构原理相关的基本原理。
2. 列式存储Doris采用了列式存储方式来存储数据。
相比于传统的行式存储方式，列式存储有许多优势。
首先，列式存储可以大大减少磁盘IO的次数，因为在查询时只需要读取所需的列数据而不是整行数据。
其次，列式存储可以更好地利用压缩算法来减少数据占用的空间。
最后，对于聚合操作和复杂查询，列式存储方式可以提供更高的性能。
3. 分布式架构Doris采用了分布式架构来处理大规模数据集。
它将数据划分成多个分片，并将每个分片分散在不同的节点上进行存储和计算。
这种方式可以提高系统的可伸缩性和容错性。
3.1 分片在Doris中，数据被划分成多个分片，每个分片包含一部分数据。
分片的划分可以根据数据的某个列进行，也可以根据哈希算法进行。
通过将数据划分成多个分片，Doris可以并行处理查询请求，提高系统的吞吐量。
3.2 节点Doris中的节点是系统中的计算和存储单元。
每个节点负责管理一个或多个分片，并执行查询和计算任务。
节点之间通过网络进行通信，并共享数据和元数据信息。
3.3 元数据Doris中的元数据是描述系统中数据结构和位置的信息。
它包含了表、数据库、分片等相关信息。
元数据由一个或多个节点维护，并通过复制或分布式存储来实现高可用性和容错性。
4. 数据模型Doris采用了类似于关系型数据库的数据模型，支持表、列、行等概念。
用户可以使用SQL语言来操作和查询数据。
4.1 表在Doris中，表是最基本的存储单位。
一个表由若干列组成，每列具有特定的类型和属性。
用户可以创建表、插入数据、修改表结构等操作。
4.2 列表中的每一列都有特定的类型和属性。
Doris支持多种基本类型（如整数、浮点数、字符串等）以及复杂类型（如数组、结构体等）。
HBase_LSM_列式存储
LSM-tree的另一大特点是除了使用两部分类树的数据结构外，还会使用日志文件（通常叫作 commit log）来为数据恢复做保障。这三类数据结构的协 作顺序一般是：所有的新插入与更新操作都首先被记录到 commit log中——该操作叫作 WAL（Write Ahead Log），然后再写到 memtable，最后当达 到一定条件时数据会从 memtable冲写到 sstable，并抛弃相关的 log数据； memtable与 sstable可同时供查询；当 memtable出问题时，可从 commit log与 sstable中将 memtable的数据恢复。
6）Cell
单元格，由五元组（row，column，timestamp，type，value） 组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型， timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以 KV结构存储的，其中（row，column，timestamp，type）是K， value字段对应KV结构的V。
1.HBase简要介绍
目 2.LSM存储模型
录
列式数据库存储 结构
列式数据库存储结构以下是列式数据库存储结构更口语化的表述：1. 数据怎么放竖着放：列式数据库不像传统数据库那样一行一行存数据，而是把每一列的数据单独拎出来，一列一列存。
这样一来，同一列的数据就像排队一样，挤在一起，查起来特方便。
同类的放一起：有时候，会把关系密切的列打包成“一家人”，叫做“列族”。
这样，管理起来更顺手，查起来也更快。
2. 压扁、编码挤水分：列式数据库会对每一列的数据单独“压扁”，因为一列的数据类型和值差不多，所以能挤掉很多“水分”，省空间。
神奇密码：还会用一些高级的编码技术，把数据变成“密码”，不仅能省更多空间，查起来还更快。
3. 只存有用的跳过空的：因为列式数据库是竖着放数据，所以一眼就能看出哪一列有数据，哪一列没数据。
没数据的直接跳过，不占地方。
4. 大家一起来分担分蛋糕：大规模的列式数据库，会把数据切成好多块，每一块放在不同的电脑上。
这样，数据太多也不怕，大家一起扛。
备份多几份：为了防止数据丢了或者电脑坏了，列式数据库还会在别的电脑上存几份数据。
查数据的时候，可以随便选一台电脑查。
5. 管家婆记笔记：列式数据库会记一大堆笔记，比如表格长啥样、哪些数据在哪、怎么查最快之类的。
这些笔记很重要，没有它们，数据库就不知道怎么干活。
6. 指路牌一列一指路牌：列式数据库会给每一列做一个小小的指路牌，查这一列数据的时候，直接看指路牌就知道去哪找。
特殊指路牌：有时候，会为一些常用的属性（比如时间、用户ID）专门做一个指路牌，这样查起来更快。
7. 常用数据放兜里常用数据揣兜里：列式数据库会把经常用到的数据先放到内存里，用的时候直接从兜里掏，不用跑腿去硬盘上找，快多了。
总结一下，列式数据库就是把数据竖着放，同类的放一起，压扁、编码省空间，只存有用的，大家分担数据，有管家婆记笔记，指路牌帮忙找数据，常用数据放兜里，目的就是存得多、查得快。
有不懂的，尽管问！。
列式存储原理
列式存储原理
《列式存储原理》
一、简介
列式存储（Columnar Storage）是一种存储结构，它按照列的顺序存储关系数据，而不是按行的顺序存储，这种存储结构的目的是为了更好的节省存储空间，同时也使查询运行更加快速。
二、优点
1、有效利用存储空间：将同一类型的数据存储在一列中，可以有效地利用存储空间。
比如说，如果在某一列中的所有数据都是数值型，那么这一列可以用一种较小的数据类型进行存储，可以有效地节省空间。
2、降低IO：如果某种查询需要用到几列，列式存储可以有效减少IO操作，只需要读取必要的列即可，而不是把整行读取的情况。
3、易于索引：因为每一列数据的类型都是一样的，所以列式存储可以更容易地建立和维护索引，从而大大提高查询效率。
三、缺点
1、降低更新效率：如果要更新某行数据，则需要将整行的数据复制到一个临时缓冲区，然后对其中需要更新的列数据进行更新，最后将其重新存入列式存储中，增删改查操作都需要经过较多的临时缓存，从而降低了数据更新的效率。
2、不适合动态结构：因为每一列数据的数据类型都是一样，所以如果需要动态添加列，则十分麻烦，因此列式存储不太适合动态结
构。
3、空间浪费：由于每一列的数据类型是固定的，而数据的每一列又可能长度不一，这就导致一些列中实际存储的空间比较少，而在存储过程中又会有一定的空间浪费。
四、应用场景
列式存储主要用于大规模的数据存储和分析，尤其是对于数据库表的查询操作，列式存储能够极大地提高查询效率，并节省存储空间。
很多大型数据库都采用列式存储，它能够极大地提高查询的速度，使得对于大规模数据查询变得更加便捷。
列式存储数据库
列式存储数据库近年来，随着大数据和人工智能技术的不断发展，数据库的存储方式也在不断创新。
近年来，一种新的数据库存储方式——列式存储数据库受到了广泛的关注和应用。
在这篇文章中，我们将探讨列式存储数据库的概念和优势。
一、列式存储数据库的概念列式存储数据库，也称为列存储数据库，是一种面向列而非行的数据库实现方式。
相比传统的行式存储方式，列式存储方式将数据按列存储，每一列包含相同类型或相似类型的数据。
数据按列存储后，表现出对于数据仓库和大型分析应用来说更加优异的性能。
二、列式存储数据库的优势1. 高效性能由于列式存储方式将数据存储在独立的列中，所以每个查询只需要读取需要的列，而不必读取整个行。
相对而言，列式存储方式在处理大型数据集时明显优于行式存储方式。
2. 压缩率高由于列式存储数据库将具有相同数据类型或相似数据类型的数据存储在同一列中，因此这些数据可以采用非常高效率的压缩算法进行存储。
反过来，这还意味着列式存储数据库需要的存储空间更少，能够支持更高的数据密度。
3. 易扩展性列式存储数据库能够很好地处理大型数据集，这意味着数据规模可以随扩展而快速增加，而不会影响性能。
而行式存储数据库在数据规模增加时，需要增加行数或分隔表，这与列式存储方式相比较而言，容易引起系统崩溃等问题。
4. 数据质量高由于列式存储数据库采用了高效率的压缩算法进行数据存储，能够针对数据集的特定部分进行优化。
在数据查询和分析过程中，列式存储数据库能够给出更准确、更可靠的值。
三、列式存储数据库的应用场景1. 数据仓库数据仓库是列式存储数据库的主要应用场景之一。
数据仓库需要处理大量、复杂的数据，而列式存储数据库可以处理大量数据，并且在从数据查找时特别有效。
由于列式存储数据库可以对部分表进行优化而忽略不需要的数据，因此适用于大型的数据仓库。
2. 实时分析应用实时分析应用需要快速的查询响应时间和迅速的分析数据。
列式存储数据库提供了满足速度需求的条件，能够进行快速的查询和分析，且在处理大规模的数据集时有很好地性能优势。
clickhouse 数据存储原理
clickhouse 数据存储原理ClickHouse 是一种面向OLAP（在线分析处理）场景的开源分布式列式数据库管理系统。
其数据存储原理主要基于列式存储和分布式架构。
以下是ClickHouse 数据存储的主要原理：1.列式存储：•ClickHouse 使用列式存储而非行式存储，这意味着数据在物理上按列而不是按行存储。
每个列被存储为一个独立的文件，这有助于提高查询性能，特别是在涉及大量列但只需查询其中一部分列的情况下。
2.数据划分：•ClickHouse 将数据划分为多个块（block）。
每个块包含一系列行和所有列的一部分。
块的大小通常是在数百兆到数千兆之间。
这种划分有助于减小数据的读写粒度，提高查询性能。
3.MergeTree 表引擎：•ClickHouse 中的MergeTree 表引擎是基于时间的多版本数据存储引擎，广泛用于处理时间序列数据。
它通过定期合并（merge）相邻的块，以保持数据的紧凑性和高效性。
4.分布式架构：•ClickHouse 是一种分布式数据库，可以水平扩展。
数据存储在多个节点上，每个节点都有自己的数据副本。
这种分布式架构有助于处理大规模数据，提高系统的可用性和容错性。
5.数据压缩：•ClickHouse 使用多种数据压缩算法，以减小存储空间占用。
这有助于在保持高性能的同时降低存储成本。
6.索引结构：•ClickHouse 使用多级索引结构，包括主键索引、范围索引和合并索引。
这些索引结构提高了数据检索的效率。
7.磁盘I/O 优化：•ClickHouse 进行了磁盘I/O 的优化，采用了一些技术，如数据预读取、异步写入等，以提高数据的读写性能。
总体而言，ClickHouse 的数据存储原理是基于列式存储、数据划分、分布式架构等关键概念的。
这些原理使得ClickHouse 在处理大规模数据集和复杂查询时能够提供高性能和可伸缩性。
列式数据库的研究
列式数据库的研究列式数据库是一种用于存储和管理海量数据的数据库技术。
与传统的行式数据库相比，列式数据库以列为单位存储数据，而不是以行为单位。
由于其独特的存储方式和数据结构，列式数据库在处理大规模数据分析和实时查询方面具有显著的性能优势。
传统的行式数据库使用行存储的方式，它们将一行数据的所有字段存储在一起。
这在查询指定行的数据时速度较快，但在进行聚合查询和更新操作时会遇到性能问题。
因为在行式存储下，需要扫描整行数据来计算聚合结果，而且每次更新操作都需要将整行数据写入磁盘。
当数据量非常大时，这种操作会导致性能下降。
相比之下，列式数据库按照列存储数据，每列的数据连续存放在一起。
这种存储方式使得列式数据库在聚合查询、大规模数据分析和快速查询方面表现出色。
由于数据存储在列中，只需要读取需要的列数据即可，大大减少了磁盘的读取量。
此外，列式数据库还能够高效地进行压缩，进一步减少存储空间占用。
1.存储和压缩技术：在列式数据库中，数据存储和压缩是关键技术。
研究者通过设计高效的存储结构和压缩算法，使得列式数据库能够在有限的存储空间下存储更多的数据。
其中，列存储和位图压缩是列式数据库中常用的技术。
2.查询和优化算法：列式数据库需要设计高效的查询和优化算法来实现快速的数据查询和分析。
研究者通过优化查询计划、并行化查询操作和使用高级索引等方式来提高查询性能。
此外，还可以利用预处理和缓存技术来减少查询的延迟。
3.数据一致性和事务管理：列式数据库通常被用于大数据分析场景，需要能够处理复杂的数据一致性和事务管理问题。
研究者通过设计高效的并发控制和事务管理机制，来保证数据的一致性和可靠性。
4.分布式存储和处理：随着大数据技术的发展，列式数据库的研究也开始关注分布式存储和处理。
研究者致力于设计高效的分布式存储和处理框架，以应对海量数据的存储和计算需求。
总之，列式数据库的研究旨在提高大规模数据分析和实时查询的效率和性能。
通过存储和压缩技术、查询和优化算法、数据一致性和事务管理以及分布式存储和处理等方面的研究，列式数据库可以更好地支持大数据应用，满足企业和科研机构对于高效数据分析和查询的需求。
drill实现原理
drill实现原理Drill 是一种分布式的、近实时的分析引擎，它能够处理大规模的数据，并提供高性能的查询和分析能力。
它主要通过以下几个关键技术实现其高性能和高可用性：1. 列式存储：Drill 使用一种称为列式存储的技术来存储数据。
相比于传统的行式存储（例如关系型数据库），列式存储通过将每个列的数据存储在一起，提供更高的数据压缩率和查询性能。
这是因为列式存储更适合于分析查询，它可以只读取那些与查询相关的列，而无需读取整个行，从而减少了磁盘 I/O 和网络传输。
2. 分布式架构：Drill 使用分布式架构来实现并行计算和处理大规模的数据。
它将数据分片存储在不同的节点上，并利用节点间的网络通信来协同处理查询。
这使得 Drill 能够水平扩展，通过增加更多的节点来提高查询的吞吐量和性能。
3. 列式解析器：Drill 使用一种称为 Flex 系统的列式解析器来处理查询请求。
Flex 系统将查询请求解析为一系列的管道操作，每个管道操作都可以并行地处理数据。
这种基于管道的执行模型可以减少数据在网络中的传输量，并提高查询的性能。
4. 查询优化器：Drill 提供了一个查询优化器，它可以自动地重写和优化查询计划。
优化器可以通过重新排序操作、合并过滤条件、提取子查询、选择最佳的连接策略等方式来改进查询计划，从而提高查询的执行效率。
此外，Drill 还提供了查询剖析和性能监控工具，用于帮助用户理解和优化查询的性能。
5. 多种数据源支持：Drill 支持多种数据源，包括 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）、NoSQL 数据库（如 MongoDB、Cassandra）、关系型数据库（如 MySQL、Oracle）等。
这使得用户能够在 Drill 中对不同类型的数据进行查询和分析，而无需显式地将数据转换到统一的格式或存储中。
总之，Drill 通过利用列式存储、分布式架构、列式解析器、查询优化器和多种数据源支持等关键技术，实现了高性能的、灵活的、近实时的数据查询和分析能力。
数据库行存储及列存储详解
数据库行存储及列存储详解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。
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。
在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础的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。
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。
所以它们就有了如下这些优缺点对比：1.在数据写入上的对比1）行存储的写入是一次完成。
如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。
2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。
所以，行存储在写入上占有很大的优势。
3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。
不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。
所以，数据修改也是以行存储占优。
2.在数据读取上的对比1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。
2）列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。
3）两种存储的数据分布。
由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。
比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。
列式数据库存储原理
列式数据库存储原理一、列式数据库的存储结构传统的行式数据库将数据按行存储，每一行包含所有列的数据。
而列式数据库将数据按列存储，每一列包含该列的所有数据。
列式数据库的存储结构如下：1.数据列存储：每个数据列都以独立的单位进行存储，相同类型的数据被存储在一起。
例如，一列包含所有的年龄数据，另一列包含所有的性别数据。
2.列组存储：为了进一步提高存储效率，列式数据库将相关的列进行分组存储。
例如，用户信息表可以按照列组的方式存储，其中一个列组包含姓名、年龄和性别。
3.压缩技术：列式数据库通常采用压缩技术来减少数据的存储空间。
由于每个数据列都是同类型的数据，因此可以使用更高效的压缩算法来减少存储空间的占用。
4.数据字典：为了更好地管理存储的数据，列式数据库通常会维护一个数据字典。
数据字典记录了每个数据列的元数据信息，包括数据类型、压缩方式等。
二、列式数据库的查询原理1.条件剪枝：列式数据库首先会根据查询条件筛选出满足条件的数据列。
例如，如果查询的是所有年龄大于30岁的用户，那么只需要读取年龄列即可。
2.构建投影：根据查询的需要，列式数据库会选择需要返回的列，构建投影，将其从存储中读取出来。
3.数据解压缩：在查询返回数据之前，列式数据库需要对已压缩的数据进行解压缩。
解压缩的过程会还原出原始的数据格式，以供用户使用。
三、列式数据库的优化策略为了进一步提高查询和存储的效率，列式数据库采用了一些优化策略：1.数据压缩：列式数据库采用了各种压缩算法来减少存储空间的占用。
常用的压缩算法包括字典编码、位图编码和矢量压缩等。
2.列存储索引：列式数据库通常采用列存储索引来加速查询。
列存储索引以列为基本单位进行索引，提供更高效的查询。
3.数据预取技术：为了加速查询，列式数据库使用数据预取技术，提前将可能使用的数据读取到内存中，减少磁盘IO的次数。
4.聚合编码：为了加速对列数据的处理，列式数据库使用聚合编码技术，在数据进行压缩时，将相同的数据进行编码，提高数据的压缩率和查询效率。
ck数据库原理
ck数据库原理CK数据库原理CK数据库是一种列式存储的分布式数据库，其采用了一种特殊的存储结构和查询引擎，以实现高效的数据存储和查询。
本文将介绍CK 数据库的原理，包括其存储结构、查询引擎以及相关的优化技术。
一、存储结构CK数据库采用了列式存储结构，将数据按列存储在磁盘上。
相比传统的行式存储结构，列式存储具有更高的压缩比和查询性能。
在CK 数据库中，每个表被分为多个列族，每个列族包含一个或多个列。
这种组织方式使得CK数据库能够更加高效地处理列级别的查询。
在列式存储结构中，每一列的数据被单独存储在磁盘上，并且按照列的顺序进行存储。
这种存储方式使得CK数据库可以只读取和处理查询所需的列，而无需读取整个行的数据。
这样一来，CK数据库能够大幅减少磁盘读取的数据量，提高查询性能。
二、查询引擎CK数据库的查询引擎采用了一种特殊的执行模型，以实现高效的查询。
在查询过程中，CK数据库将查询任务分成多个子任务，并行地执行这些子任务。
每个子任务负责处理一个或多个列族的数据，并将处理结果返回给主任务。
主任务将这些部分结果进行合并，得到最终的查询结果。
为了进一步提高查询性能，CK数据库引入了预先定义的聚合操作，如求和、求平均值等。
这些聚合操作可以在查询过程中进行，从而减少了数据的传输和处理量。
此外，CK数据库还支持向量化查询，即一次处理多行数据，进一步提高了查询性能。
三、优化技术为了进一步提升CK数据库的性能，研究人员提出了一系列优化技术。
其中包括数据压缩、索引优化和查询优化等。
数据压缩是CK数据库中的重要优化技术之一。
通过对列数据进行压缩，可以减少磁盘的存储空间和读取数据的时间。
CK数据库采用了多种压缩算法，如字典压缩、位图压缩和矢量压缩等，以适应不同类型的数据和查询需求。
索引优化是CK数据库中的另一个关键技术。
CK数据库支持多种类型的索引，如B树索引和列索引等。
这些索引可以加速查询过程中的数据定位和过滤操作，提高查询性能。
数据库列式存储和行式存储
数据库列式存储和行式存储
列式存储和行式存储是两种不同的数据库存储方式。
列式存储，也称为列存储，将数据按列存储，每个列单独存储在磁盘上，不同的列数据可以通过列索引进行关联。
列式存储的优点是可以极大地提升查询性能，特别适合于大规模数据的分析型查询。
由于列数据是连续存储，对于需要扫描大量行数据的查询，列存储可以减少IO访问次数，提高查询效率。
另外，列式存储还可以进行列压缩，进一步减少存储空间。
行式存储，也称为行存储，将数据按行存储，每条记录作为一个整体存储在磁盘上。
行式存储的优点是适合于事务型操作，在需要频繁读取和更新单条数据的场景下，行存储可以提供较高的并发性能。
由于行数据是连续存储，对于需要完整读取一行数据的查询，行存储可以提供较好的查询性能。
需要根据具体的应用场景和需求来选择适合的存储方式。
一般来说，对于大规模数据的分析型查询，列式存储更加适合；对于事务型操作，行式存储更加适合。
clickhouse存储原理
clickhouse存储原理
ClickHouse是一种高性能、分布式的列式存储数据库，它的存
储原理是基于列存储的方式，与传统的行式存储方式不同。
在列存储中，数据按列进行存储，而不是按行存储。
每一列的数据都是相同类型的，这种存储方式可以大幅度提高数据的压缩率和查询效率。
ClickHouse的存储原理还包括以下几个方面：
1.数据分片
ClickHouse将数据按照分片的方式进行存储，每个分片包含一
定数量的数据块。
这种方式可以提高数据的读写效率，同时也可以提高系统的容错性和可扩展性。
2.数据压缩
ClickHouse支持多种数据压缩方式，包括LZ4、LZ4HC、ZSTD等。
数据压缩可以极大地减小存储空间，同时也可以提高数据的读写效率。
3.数据索引
ClickHouse支持多种索引方式，包括Bloom Filter、Bitmap Index、Skip Index等。
这些索引可以提高数据的查询效率，同时也可以减少数据的读取量。
4.数据备份
ClickHouse支持多种数据备份方式，包括本地备份、远程备份、增量备份等。
这些备份方式可以保护数据的安全性，同时也可以保证系统的可靠性。
总之，ClickHouse的存储原理是基于列存储、数据分片、数据压缩、数据索引和数据备份等一系列技术的综合应用，可以提高系统的性能、容错性和可扩展性。
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行式存储的问题
读某个列必须读入整行 行不等长，修改数据可能导致行迁移 行数据较多时可能导致行链
黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
行式存储的访问路径
全表扫描 行标识访问
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列式数据库存储原理
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传统数据库的行式存储
数据存放在数据文件内 数据文件的基本组成单位：块/页 块内结构：块头、数据区
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LF索引：改进的位图索引
无须行号——行标识对应 只面向低坐标值的情况，无须使用B树辅助检索关键值 位向量压缩策略：0或1占比例<20%或>80%，压缩，否则不压缩 位图索引和查找表可以做成同一个结构
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HG索引：改进的B树索引源自黄志洪 2011.3.25 Copyright © 2010 Sequel Corporation
列式 vs 行式 行式
数据与索引分离
列式
数据与索引一体
数据几乎不压缩
数据压缩
操作某列必须读出整行
能直接读取某列数据
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B树索引的弱点
空间代价，创建时间代价，维护代价 重复值多时影响效率
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位图索引
原理
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行标识访问：B树索引
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B树索引原理：结点
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B树索引原理：树形
利用B树进行查询——access path B树插入——分裂结点 B树删除——合并结点
列式数据库基本存储：FP索引
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FP索引 ：细节
FP1，FP2，FP3，flat FP 存储替换值得好处：压缩、等宽 怎样通过行号定位该行数据的相应位置
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HG索引：改进与优点
结合B树与位图的优点 天生适合Group by、select distinct等聚合操作 结构可以附加在查找表上，增加B树和指向G-Array的指针
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HNG索引：bitwise index
FAQ时间
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位向量压缩：分段长度编码
i，j的意义及压缩算法
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位向量维护
删除：位向量相应位置改0，行号-行标识表打上删除标记 插入：只需修改跟key值有关的位向量，原因是压缩算法忽略位向量最后连续的0，在 行号-行标识里记录新行 修改：只需修改有关的2行
数据以位方式存储，按位垂直切片 相当一部分列满足稀疏条件，可以压缩
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Bitwise：计算
压缩减少IO，可并行计算 适合计算总和、平均值等汇总数据，不适合分组聚合
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HG索引：G-Array
存储行号，等宽线性存储，64K页可以存储4K个行号 如果行号存满一个page，自动转换为位图形式存储 如果建立在主键或唯一约束列上，则不存在G-Array
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