一、概述
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。
二、行式存储
行式存储的适用场景包括：
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。
实操中我们会发现，行式数据库在读取数据的时候会存在一个固有的“缺陷”，比如，所选择查询的目标即使只涉及少数几项属性，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降低。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、数据仓库等等)，行式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，因此还是得不偿失，无法从根本上解决查询性能和维护成本等问题，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。
三、列式存储
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。其操作大多是围绕同一列属性的数据进行的，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。
列式存储引擎的适用场景包括：
1、查询过程中，可针对各列的运算并发执行(SMP)，最后在内存中聚合完整记录集，最大可能降低查询响应时间;
2、可在数据列中高效查找数据，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，那在列存储时，就可以不存储该列的值，这将比行式存储更节省空间。
当然，跟行数据库一样，列式存储也有不太适用的场景，主要包括：
1、数据需要频繁更新的交易场景
2、表中列属性较少的小量数据库场景
3、不适合做含有删除和更新的实时操作
四、数据压缩
通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点：
关键步骤如下：
1. 去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)
2. 用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1
3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标
4. 使用这个下标组装出最终的结果集