列式数据库
列式数据库介绍
列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合与批量数据处理和即席查询。相对应的是行式数据库，数据以行相关的存储体系架构进行空间分配，主要适合与小批量的数据处理，常用于联机事务型数据处理。
列式数据库以行、列的二维表的形式存储数据，但是却以一维字符串的方式存储，例如以下的一个表：
| EmpId | Lastname | Firstname | Salary |
|---|---|---|---|
| 1 | Smith | Joe | 40000 |
| 2 | Jones | Mary | 50000 |
| 3 | Johnson | Cathy | 44000 |
这个简单的表包括员工代码(EmpId), 姓名字段(Lastname and Firstname)及工资(Salary).
这个表存储在电脑的内存(RAM)和存储(硬盘)中。虽然内存和硬盘在机制上不同，电脑的操作系统是以同样的方式存储的。数据库必须把这个二维表存储在一系列一维的“字节”中，又操作系统写到内存或硬盘中。
行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推。
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;
这是一个简化的说法。
列式数据库的代表包括：Sybase IQ，ParAccel, Sand/DNA Analytics和 Vertica。
列式数据库与行式数据库
传统的行式数据库，是按照行存储的，维护大量的索引和物化视图无论是在时间(处理)还是空间(存储)方面成本都很高。而列式数据库恰恰相反，列式数据库的数据是按照列存储，每一列单独存放，数据即是索引。只访问查询涉及的列，大大降低了系统I/O，每一列由一个线来处理，而且由于数据类型一致，数据特征相似，极大方便压缩。
最后卢东明很务实的指出，没有万能的数据库，Sybase IQ也并非万能，只不过给DBA们的工具箱里提供更多的选择，DBA需根据自己的应用场景自行选择。
在数据仓库领域，列式数据库和传统的行式数据库有何差别呢?列式数据库和行式数据库的拥护者均认为结合这两种技术的混合数据库是个不错的想法。
行式数据库擅长随机读操作，列式数据库则更擅长大批量数据量查询，而混合数据库则试图同时包含这两种技术的优点，在灾难恢复环境中，数据要么按列式存储，要么按行式存储。
未来将是列式数据库的天下，行数据库和混合型数据库都将渐渐消亡，原因如下：数据增长速度很快，对存储设备(主内存和SSD)的需求也将不断上升，随着主内存和SSD中压缩列所占百分比的提高，列式数据库随机读的弱点反而变成了优点，这样列式数据库不管是应付联机事务处理，还是大批量更新或大型报表需要执行的复杂查询都能应付自如。对于更新操作而言，列式数据库和行式数据库在这方面已经没有多大差距了，因为大部分更新操作只会影响到一行中的一到三列(字段)，同时，大部分更新操作影响的是最近的数据，因此主内存/SSD缓存中数据会越来越多。对于插入和删除操作而言，先在内存中快速更新索引，然后再写入磁盘，这意味着在I/O密集型情况下也不会有明显的性能下降。对在线备份而言，按列存储方法压缩数据后备份时间窗口将会更短。
对今天的数据仓库而言，列式数据库的性能和传统行数据库相比，根本不在一个数量级上，列式数据库已经得到了广泛的认可和使用(Sybase IQ已经有十年历史，也出现了一些新兴列式数据库公司，如Vertica)，数据库巨人Oracle也按捺不住，在其Exadata数据库机中也加入了按列存储选择，IBM则提供了一个列式专用设备，它可以确定什么数据该按列存储，什么数据该按行存储，然后将事务分流到相应的设备。
列式数据库优缺点
列式数据库从一开始就是面向大数据环境下数据仓库的数据分析而产生，它跟行式数据库相比当然也有一些前提条件和优缺点.
列式数据库优点：
极高的装载速度 (最高可以等于所有硬盘IO 的总和，基本是极限了)
适合大量的数据而不是小数据
实时加载数据仅限于增加（删除和更新需要解压缩Block 然后计算然后重新压缩储存）
高效的压缩率，不仅节省储存空间也节省计算内存和CPU.
非常适合做聚合操作.
缺点：
不适合扫描小量数据
不适合随机的更新
批量更新情况各异，有的优化的比较好的列式数据库（比如Vertica)表现比较好，有些没有针对更新的数据库表现比较差.
不适合做含有删除和更新的实时操作.
常见误区
一个常见的误区认为如果每次扫描较多行或者全列全表扫描的时候，行式数据库比列式数据库更有优势. 事实上这只是行式数据库认识上的一个误区，即认为列式数据库的主要优势在于其列分开储存，而忽略了列式数据库上面提到的其他几大特征，这个才是列式数据库高性能的核心.
网友的测试
昨天装了下两个基于MySQL的数据仓库，infindb和infobright，看了文档发现它们都是列式数据库，把40多M的数据导入infobright，没想到数据文件只有1M多，压缩比令我惊讶！
然后测试了下选择某一列，在列上做计算，都比MyISAM和InnoDB要快，看了一些原理文档，就自己模拟了一下，写了个程序测试。
从内存中读取效率很高，但是从磁盘中读取（假设行式数据库的索引在内存中）比行式数据库要慢（开始在Twitter上说比行式快是程序写错了），不过我觉得还是我设计上的问题，至少Infobright就比MyISAM/InnoDB快，列式应该也有其特殊的索引机制和缓存机制，例如每列分开存在不同的文件，这样文件指针转移会更快。
2010-02-04补充：采用了多个文件指针后，列式存储明显加速，如果给每个列一个文件指针，效率会非常高，也可以肯定，如果每个列单独存储一个文件，效率还会提高。现在文件中列式表读取效率降低了4/5，接近行式表了。继续优化还能提高。
更多参考 http://www.gemini5201314.net/bi/%E5%88%97%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E7%89%B9%E7%82%B9.html
http://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%88%97%E5%BC%8F%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93