在GaussDB 200数据库中，如何创建一个执行数值计算的存储过程，并通过另一个存储过程动态调用它？同时，如何结合行存表和列存表的特性，分析SQL查询性能的影响？

在GaussDB 200数据库中，创建执行数值计算的存储过程需要使用SQL的CREATE PROCEDURE语句来定义。例如，创建一个名为`proc_add`的存储过程，该过程接受两个整数参数`param1`和`param3`，并返回它们之和作为输出参数`param2`，可以按照以下步骤进行：

参考资源链接：[HCIP-BigData H13-723 大数据考试题集精讲](https://wenku.csdn.net/doc/3n6n9er6vz?spm=1055.2569.3001.10343)

CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_add(IN param1 INT, IN param3 INT, OUT param2 INT)
BEGIN
    SET param2 = param1 + param3;
END;

随后，可以通过另一个存储过程`proc_test`动态调用`proc_add`。`proc_test`可以使用动态SQL语句来执行，如：

CREATE OR REPLACE PROCEDURE proc_test()
BEGIN
    DECLARE result INT;
    DECLARE input1 INT DEFAULT 10;
    DECLARE input2 INT DEFAULT 2;
    DECLARE dynamic_sql VARCHAR(200);
    SET dynamic_sql = 'CALL proc_add(' || input1 || ',' || input3 || ',@res);';
    PREPARE stmt FROM dynamic_sql;
    EXECUTE stmt;
    DEALLOCATE PREPARE stmt;
    SET result = @res;
    SELECT result;
END;

执行`call proc_test()`将调用`proc_test`过程，从而调用`proc_add`过程，并输出结果12。

关于存储方式对SQL查询性能的影响，行存表和列存表各有优势。在行存表中，数据按行存储，适用于需要对整行数据进行操作的场景，如更新、插入操作；而在列存表中，数据按列存储，适用于OLAP查询场景，特别是在涉及到对单个列的大量查询时，列存表可以显著提高查询效率，因为它可以快速定位到特定列的数据，而不需要扫描整行。例如，如果有一个查询条件涉及到单个列，列存表可以只查询该列的数据，而行存表可能需要查询整行的数据。

在实际应用中，应根据数据访问模式和查询优化需求选择合适的数据存储方式。对于大量数据量的列存表，SQL查询性能可能会有显著提升，尤其是在涉及到列筛选的场景。然而，当查询需要频繁更新或插入数据时，行存表可能更合适，因为它在处理此类操作时具有更高的效率。

参考资源链接：[HCIP-BigData H13-723 大数据考试题集精讲](https://wenku.csdn.net/doc/3n6n9er6vz?spm=1055.2569.3001.10343)