为什么行式存储不利于压缩

### 回答1：
行式存储将数据按行存储，每一行数据之间没有任何压缩，因此在压缩时无法利用行与行之间的重复数据进行压缩，导致存储空间的浪费。与之相对的是列式存储，它将数据按列存储，可以利用列与列之间的重复数据进行压缩，因此可以更有效地利用存储空间。

### 回答2：
行式存储不利于压缩的原因主要有以下几点。首先，行式存储中每一行的数据都是连续的，由相同的列组成。这意味着当压缩算法尝试识别和提取重复或模式的数据时，由于行内的数据变化较大，可能会降低压缩效果。相比之下，列式存储将相同的列值存储在一起，使得重复数据更容易被发现，从而提高了压缩效果。

其次，行式存储一般适用于事务处理系统，这类系统需要频繁执行读写操作。由于压缩需要进行解压缩操作，这会增加数据访问和处理的复杂性，降低了系统的响应速度。相反，列式存储在分析查询系统中更为常见，这些系统更注重扫描大量的列数据，且压缩的解压缩过程相对更容易集成到查询引擎中，不会对查询性能造成太大影响。

此外，行式存储通常采用字节组织的方式来存储数据，这种方式使得每一行的数据项与字段之间没有明确的分隔符，导致了基于字节的压缩算法很难有效地工作。相反，列式存储通常使用单独的列存储，每个列之间都有明确的边界，这样就更容易进行基于列的压缩，如使用诸如字典编码、位图压缩等方法。

综上所述，行式存储不利于压缩主要是由于行内数据变化大、对系统响应速度影响大以及字节组织方式的限制等原因。在一些需要高压缩率和读效率的场景中，更适合采用列式存储方式来提高压缩效果。

### 回答3：
行式存储不利于压缩的原因有以下几点。

首先，行式存储将数据按照行的方式存储，即每一行的数据连续存放。这使得行式存储的数据结构比较简单，方便对数据进行读取和处理。然而，这种存储方式也带来了一些问题。由于每一行的数据是连续存放的，相邻的数据之间往往存在较大的差异，而压缩算法通常是基于数据之间的重复性来实现压缩的。在行式存储中，如果两个相邻的数据之间没有足够的重复性，那么压缩算法就很难对其进行有效的压缩，从而导致压缩效果不佳。

其次，行式存储中的每一行数据通常会包含一些元数据信息，如行号、时间戳等。这些元数据信息会占用一定的存储空间，并且在进行压缩时通常无法被压缩掉。因此，行式存储相比其他存储方式，可能需要更多的存储空间来存储同样的数据量，从而增加了存储成本。

另外，行式存储在处理大规模数据时可能会面临一些挑战。由于行式存储的数据是按行存放的，如果需要查询或者处理某一列的数据，就需要读取整个行的数据。这样就会产生较多的读取操作，增加了IO开销。而在进行压缩时，需要将整行的数据进行处理，这会增加压缩和解压缩的计算开销。因此，在大规模数据的场景下，行式存储可能会导致性能下降。

综上所述，行式存储不利于压缩的原因主要包括数据之间的差异较大、元数据信息无法被完全压缩以及在大规模数据场景下的性能问题。当然，这并不意味着行式存储不能使用压缩技术，只是相对其他存储方式来说，压缩效果可能会受到一定的限制。