列存储

导语：随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 正文： 行式数据库 是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。像SQL server,Oracle，mysql等传统的是属于行式数据库范畴。 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。 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，由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

本人新书上市，请多多关照： 《SQL Server On Linux运维实战 2017版从入门到精通》 接上文： SQL Server On Linux（26）——SQL Server on Linux 性能（10）——列存储索引简介 这次来做一个简单的实操演示   这次我们使用WideWorldImportersDW库来演示。   首先查一下哪些表用了聚集列存储索引： USE [ wideworldimportersdw ] GO SELECT OBJECT_NAME ( object_id ) as table_name , name , type_desc FROM sys . indexes WHERE type = 5 -- type = 5 指的是聚集列存储索引 GO   这个库有6个表用了聚集列存储索引。我们挑一个常见的Sale表，全名Fact.Sales。   接下来我们跑一个查询，看一下聚集列存储索引的工作原理，这里使用Fact.Sale表，包含了228265行数据，这个表有两个时间列，但是数据按“Delivery Date Key”来排序，所以我们接下来的Where条件会使用这个列来做筛选。   SQL Server有元数据来存储元组中每个片段的范围值，如果数据按照某个列排序，SQL Server会基于查询的条件跳过特定行组。 USE [

在这篇文章里我想小结下SQL Server 2014引入各种惊艳性能提升！！ 缓存池扩展（Buffer Pool Extensions） 缓存池扩展 的想法非常简单：把页文件存储在非常快的存储上，例如SSD硬盘，用来扩展缓存池。缓存池扩展来得非常方便，如果你不能给你的数据库服务器物理上增加更多的内存，可以考虑使用缓存池扩展。 资源调控器（Resource Governor） 资源调控器 首次是在SQL Server 2008里引入的，但那个时候还不是个成熟的技术，因为你不能在存储级别调控I/O操作，对于指定工作负荷组，你不能限制缓存池大小。在SQL Server 2014里这些都改变了，因为现在你可以压制I/O操作。限制缓冲池使用率还是不行，但谁会知道在SQL Server 2016里会怎样呢：）。 锁优先级（Lock Priorities） 或许你已经知道，在企业版本里，SQL Server提供你在线操作，或者我可以称它们为“近乎在线操作”。它们近乎是在线的，因为内部SQL Server还是要获取一些锁，这会导致阻塞情况。因此SQL Server 2014引入了 锁优先级 ，在那里如果有这样的情况发生，你可以控制SQL Server如何应对。 聚集列存储索引(Clustered Column Store Indexes) 在SQL Server 2014里引入的最热门的提升是

数据库介绍 1.什么是数据库？ 简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织，存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据 更简单的理解形象，数据库和我们生活追踪存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不通，杂物间存放实体的物件，而数据库里存储的是数据，这样我们就对数据库有一个初步了解了。 数据库诞生于1950年，随着信息技术的发展和人类社会的不断进步，特别是2000年后，数据库不在仅仅是存储和管理数据了，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式，数据库有很多种类和功能，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 数据库的种类 按照早起的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库，网络式数据库和关系型数据库，而在当今的互联网中，最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库 　　（1）关系型数据库的由来 虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺，用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据库的存储结构，支出存取路径，而关系型数据库就可以很好的解决这些问题 （2）关系型数据库介绍

mariadb（第一章） 数据库介绍 1.什么是数据库？ 简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织，存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据 更简单的理解形象，数据库和我们生活追踪存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不通，杂物间存放实体的物件，而数据库里存储的是数据，这样我们就对数据库有一个初步了解了。 数据库诞生于1950年，随着信息技术的发展和人类社会的不断进步，特别是2000年后，数据库不在仅仅是存储和管理数据了，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式，数据库有很多种类和功能，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 数据库的种类 按照早起的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库，网络式数据库和关系型数据库，而在当今的互联网中，最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库 　　（1）关系型数据库的由来 　　　　 虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺，用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据库的存储结构，支出存取路径，而关系型数据库就可以很好的解决这些问题 （2）关系型数据库介绍

一、数据库介绍 1.什么是数据库？ 简单的说，数据库就是一个存放数据的仓库，这个仓库是按照一定的数据结构（数据结构是指数据的组织形式或数据之间的联系）来组织，存储的，我们可以通过数据库提供的多种方法来管理数据库里的数据 更简单的理解形象，数据库和我们生活追踪存放杂物的储物间仓库性质一样，区别只是存放的东西不通，杂物间存放实体的物件，而数据库里存储的是数据，这样我们就对数据库有一个初步了解了。 数据库诞生于1950年，随着信息技术的发展和人类社会的不断进步，特别是2000年后，数据库不在仅仅是存储和管理数据了，而转变成用户所需要的各种数据管理的方式，数据库有很多种类和功能，从最简单的存储有各种数据的表格到能够进行海量数据存储的大型数据库系统都在各个方面得到了广泛的应用。 二、数据库的种类 按照早起的数据库理论，比较流行的数据库模型有三种，分别为层次式数据库，网络式数据库和关系型数据库，而在当今的互联网中，最常见的数据库模型主要是两种，即关系型数据库和非关系型数据库 1.关系型数据库 （1）关系型数据库的由来 　　　　 虽然网状数据库和层次数据库已经很好的解决了数据的集中和共享问题，但是在数据独立性和抽象级别上仍有很大欠缺，用户在对这两种数据库进行存取时，仍然需要明确数据库的存储结构，支出存取路径，而关系型数据库就可以很好的解决这些问题 （2）关系型数据库介绍

前言 说到HDFS上面存储数据的格式，一般会想到面向行存储的Avro、SequenceFile（现在较少用）；面向列存储的Parquet、ORC等，那么在存储的时候如何选择呢？ 面向行存储格式（以Avro和SequenceFile为例） Avro基本概念 Avro是一个 独立于编程语言 的 数据序列化 系统。 引入的原因： 解决Writable类型缺乏语言的可移植性。 Avro数据文件主要是面向跨语言使用而设计的，因此，我们可以用Python语言写入文件，并用C语言来读取文件。 这样的话，Avro更易于与公众共享数据集；同时也更具有生命力，该语言将使得数据具有更长的生命周期，即使原先用于读/写该数据的语言已经不再使用。 Avro的数据格式 Avro和SequenceFile的格式：（Avro与SequenceFile最大的区别就是Avro数据文件书要是面向跨语言使用而设计的） SequenceFile由文件头和随后的一条或多条记录组成（如下图）。SequenceFile的前三个字节为SEQ（顺序文件代码），紧随其后的一个字节表示SequenceFile的版本号。文件头还包括其他字段，例如键和值类的名称、数据压缩细节、用户定义的元数据以及同步标识（这些字段的格式细节可参考SequenceFile的文档http://bit.ly/sequence_file_docs和源码）。如前所述

为什么要选择列式存储 　　行式存储和列式存储主要是在物理存储的选择上面，这里主要是选择从实体的完整性角度进行存储，还是从实体特征维度进行存储，行式存储就是以实体为单位进行存储，在物理存储上，一个实体（的特征属性）紧挨着另外一个实体；列式存储就是从实体特征维度进行存储，通常是以列为物理存储单元，这种存储模式也决定了查询的模式也是基于列取查询；所以，当我们想要按照实体去查询列式存储的数据，一般都是需要并行查询，所以列式存储天生的是分布式数据库的架构。 　　在OLTP场景，更多的基于实体的维护和查询，但是在OLAP场景，则是更多地从实体特征角度进行数据处理（统计），所以在OLAP的场景下，如果还是使用行式存储，会导致大量的无谓的遍历，比如想要对某个列进行所有数据的统计，因为是行式存储，需要遍历所有的实体的所有的属性；如果列式存储，则只需要按照列进行查询即可，因为列式存储是以列一个物理存储单元，所以遍历只要遍历相应列的物理存储文件即可。 　　那么从这个角度上面来讲，HBase其实是行列存储的一个综合体，从宏观角度是按照列簇为单位进行存储，从微观角度，每一个列簇的单元是由key，value的键值对组成（可能是很多歌键值对，因为一个列簇可以包含很多列），但是values其实是行式存储，另外HBase并不建议采用度过列簇，列簇不要超过2个，所以列式存储的优势并没有完全发挥出来

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 原文地址 Parquet是面向分析型业务的列式存储格式，由Twitter和Cloudera合作开发，2015年5月从Apache的孵化器里毕业成为Apache顶级项目，最新的版本是1.8.0。 列式存储 列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？ 可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低IO数据量。 压缩编码可以降低磁盘存储空间。由于同一列的数据类型是一样的，可以使用更高效的压缩编码（例如Run Length Encoding和Delta Encoding）进一步节约存储空间。 只读取需要的列，支持向量运算，能够获取更好的扫描性能。 当时Twitter的日增数据量达到压缩之后的100TB+，存储在HDFS上，工程师会使用多种计算框架（例如MapReduce, Hive, Pig等）对这些数据做分析和挖掘；日志结构是复杂的嵌套数据类型，例如一个典型的日志的schema有87列，嵌套了7层。所以需要设计一种列式存储格式，既能支持关系型数据（简单数据类型），又能支持复杂的嵌套类型的数据，同时能够适配多种数据处理框架。 关系型数据的列式存储，可以将每一列的值直接排列下来，不用引入其他的概念，也不会丢失数据。关系型数据的列式存储比较好理解，而嵌套类型数据的列存储则会遇到一些麻烦。如图1所示

写入： 行存储的写入是一次完成，数据的完整性因此可以确定。 列存储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。 行存储在写入上占有很大的优势 数据修改： 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。 行存储在数据修改也是占优的 数据读取： 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，就会存在冗余列 列存储每次读取的数据是集合中的一段或者全部。 由于列储存的数据是同质的，这种情况使数据解析变得容易。行存储则复杂的多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗cpu 所以列存储的解析过程中更有利于分析大数据 显而易见，两种存储格式都有各自的优缺点：行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略；数量大可能会影响到数据的处理效率。列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域，比如互联网，犹为重要。 什么时候应该使用行式存储？什么时候应该使用列式存储呢？ 如果你大部分时间都是关注整张表的内容，而不是单独某几列，并且所关注的内容是不需要通过任何聚集运算的，那么推荐使用行式存储。原因是重构每一行数据（即解压缩过程