列式存储为什么 对于列的聚合，计数，求和等统计操作要优于行式存储

列式存储在物理上将数据按列存储，相同列的数据存放在一起，而行式存储则是将数据按行存储，相同行的数据存放在一起。在列式存储中，对于聚合、计数、求和等统计操作，只需要读取需要的列，而不需要读取整行数据，可以减少IO操作和磁盘寻址时间，从而提高查询效率和性能。此外，列式存储还能够更好地支持压缩和列存储索引，进一步提高数据压缩率和查询速度。因此，对于需要进行聚合、计数、求和等统计操作的场景，列式存储通常比行式存储更加优秀。

相关问题

为什么行式存储不利于聚合操作

行式存储的数据是按行存储的，每一行记录包含了一个对象的所有属性。这种存储方式使得单个对象的查询非常高效，但是对于聚合操作来说并不利于性能。

在聚合操作中，需要对多个行进行分组、过滤、排序等操作，而在行式存储中，这些操作需要对每一行都进行一遍，非常耗时。而且，在行式存储中，不同对象的属性名和数据类型可能不同，这会导致聚合操作的实现非常困难。

相比之下，列式存储更适合聚合操作。列式存储将同一列的数据存储在一起，使得聚合操作可以只对需要的列进行处理，大大提高了性能。此外，列式存储中的数据类型和属性名都是一致的，方便聚合操作的实现。

高斯数据库为什么采取列式存储

高斯数据库采取列式存储的主要原因是为了提高查询性能和数据压缩效率。列式存储将每个列单独存储在磁盘上，相比于传统的行式存储，它具有以下几个优势：

1. 数据压缩效率高：列式存储可以对每一列进行独立的压缩，因为同一列的数据通常具有相似的特征，例如重复值较多或者数据类型相同。这种压缩方式可以大大减小存储空间的占用。

2. 查询性能优化：在列式存储中，查询只需要读取所需的列数据，而不需要读取整行数据。这样可以减少磁盘I/O操作的数量，提高查询效率。此外，列式存储还可以通过跳过不相关的列来进一步减少读取的数据量，从而提高查询速度。

3. 聚合计算效率高：在数据分析和聚合计算场景中，通常需要对某些列进行统计计算，例如求和、平均值等。由于列式存储将同一列的数据存放在一起，可以更加高效地进行这些计算操作，减少了不必要的数据读取和处理。

4. 列存储与分布式计算的结合：列式存储天然适合与分布式计算框架结合使用，例如MapReduce、Spark等。由于列式存储的数据按列划分，可以更好地利用分布式计算的并行性，提高数据处理的效率。

综上所述，高斯数据库采取列式存储是为了提高查询性能、数据压缩效率和聚合计算效率。同时，列式存储也与分布式计算框架相结合，进一步提升了数据处理的能力。