1、什么是行存储和列存储？
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。
列存储(Column-based)是相对于行存储来说的，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。
2、OLTP和OLAP
在数据库中，数据处理可分为两类：联机事务处理OLTP（on-line transaction processing）和联机分析处理OLAP（On-Line Analytical Processing），OLTP是传统关系型数据库的主要应用，用来执行一些基本的、日常的事务处理，比如数据库增、删、改、查等等，而OLAP则是分布式数据库的主要应用，它对实时性要求不高，但处理的数据量大，通常应用于复杂的动态报表系统上。
OLTP和OLAP的主要区别：
3、行存储和列存储的应用场景
行存储的适用场景：
（1）适合随机的增、删、改、查操作；
（2）需要在行中选取所有属性的查询操作；
（3）需要频繁插入或更新的操作，其操作与索引和行的大小更为相关。
列存储的适用场景：
（1）查询过程中，可针对各列的运算并发执行，在内存中聚合完整记录集，降低查询响应时间；
（2）在数据中高效查找数据，无需维护索引（任何列都能作为索引），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，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。
在实际应用中我们会发现，行式数据库在读取数据时存在一个固有的缺陷，比如，所选择查询的目标即是只涉及少数几个字段，但由于这些目标数据埋藏在各行数据单元中，而行单元往往又特别大，应用程序必须读取每一条完整的行记录，从而使得读取效率大大较低，对此，行式数据库给出的优化方案是加索引，在OLTP类型的应用中，通过索引机制或给表分区等手段可以简化查询操作步骤，并提升查询效率。
但针对海量数据背景的OLAP应用（例如分布式数据库、数据仓库等），行存储的数据库就有些力不从心了，行式数据库建立索引和物化视图需要花费大量时间和资源，因此还是不划算的，无法从根本上解决查询性能和维护成本的问题，也不适用于数据仓库等应用场景，所以后来出现了基于列式存储的数据库。
对于数据仓库和分布式数据库来说，大部分情况下它会从各个数据源汇总数据，然后进行分析和反馈，其大多数操作是围绕同一个字段（属性）进行的，而当查询某属性的数据记录时，列式数据库只需返回与列属性相关的值。在大数据量查询场景中，列式数据库可在内存中高效组装各列的值，最终形成关系记录集，因此可以显著减少IO消耗并降低查询响应时间，非常适合数据仓库和分布式的应用。