行式存储与列式存储的区别？

行式存储和列式存储是两种不同的数据存储方式。

行式存储是指将数据按照行的方式存储在磁盘上，每一行数据在磁盘上是连续存储的。这种方式适用于对整行数据的查询和更新操作，因为可以快速定位到需要的行并直接读取或更新。

列式存储则是指将数据按照列的方式存储在磁盘上，每一列数据在磁盘上是连续存储的。这种方式适用于对列的聚合操作，因为可以只读取需要的列并进行聚合计算，避免了不必要的读取和计算。

总的来说，行式存储适合于事务处理系统，而列式存储适合于大数据分析系统。

相关问题

行式数据库与列式数据库

行式数据库（Row-Oriented Database）和列式数据库（Column-Oriented Database）是两种常见的数据库数据存储模式，它们的设计理念和查询优化策略有所不同。

**行式数据库**：
- **设计基础**：以表格的形式存储数据，每一行代表一条记录，每一列代表一个属性或字段。
- **查询模型**：行式数据库通常按行进行查询，用户需要获取所有相关的字段信息，这在传统的关系型数据库（如MySQL, Oracle）中很常见。
- **优点**：对于事务处理和ACID一致性要求高的场景，以及复杂的SQL查询，性能较好。
- **缺点**：对于大数据分析，尤其是当需要扫描大量列时，可能会遇到性能瓶颈，因为数据不是按照列来组织的。

**列式数据库**：
- **设计基础**：将数据按列分解并存储，每个列都有自己的索引，便于对单列进行并行处理和压缩。
- **查询模型**：列式数据库倾向于优化对单列或多列的扫描，适合于执行聚合操作和数据挖掘。
- **优点**：对于大数据分析和在线分析处理（OLAP）场景非常高效，查询速度更快，特别是对大量数据的聚合计算。
- **缺点**：写入操作可能较慢，因为每次更新都需要重新整理列数据，且对于只读不写的场景下可能会显得过于复杂。

**相关问题**:
1. 举例说明何时会考虑使用列式数据库？
2. 行式数据库和列式数据库在数据压缩方面有何不同？
3. 列式数据库如何支持大规模数据的并行查询？

16.Hive中数据在HDFS上的存储形式？

在Hive中，数据存储在HDFS（Hadoop Distributed File System）上，存储形式取决于Hive表的存储格式。Hive支持多种数据存储格式，包括文本格式（Text）、序列文件格式（SequenceFile）、列式存储格式（RCFile和ORC）等。

1. 文本格式（Text）：数据以文本形式存储在HDFS上，每行记录使用分隔符隔开。

2. 序列文件格式（SequenceFile）：数据以二进制形式存储在HDFS上，每条记录都是key-value对。

3. 列式存储格式（RCFile和ORC）：数据按列存储在HDFS上，相同列的值存储在一起，可以提高查询性能和压缩比。

其中，ORC（Optimized Row Columnar）是Hive中推荐使用的一种列式存储格式，它采用了列式存储和压缩等技术，可以大幅提高查询性能和降低存储空间占用。同时，ORC还支持Predicate Pushdown、Bloom Filter等高级特性，进一步提高查询效率。

总之，Hive中数据在HDFS上的存储形式取决于Hive表的存储格式，根据不同的需求可以选择不同的存储格式。