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行存储与列存储的适用场景是对立的
内容
关系数据库按行存储，优势是一次磁盘操作读出一行所有列，也保证同行多列写入的原子性；但只需统计某一列时，行存储要把整行读进内存，浪费大量I/O，列式存储（如HBase）只读需要的那一列，I/O大降，压缩率也从3:1~5:1提升到8:1~30:1。代价是更新多列要做磁盘随机写，效率远低于行存储。发散：这是”读的局部性”和”写的局部性”的对立，也是列式数据库只用于离线分析的原因。
参考来源
- 位置：《从0开始学架构》第19章《16｜高性能NoSQL》"列式数据库"一节（源文件：_epub-src/OEBPS/Text/part0018_split_004.html）
- 结论依据：原文明确行存储"能够一次性完成对一行中的多个列的写操作，保证了针对行数据写操作的原子性和一致性"，列存储"压缩率一般在8:1到30:1左右"（行式为"3:1到5:1"），但"更新多个列时磁盘是随机写操作……列式存储的随机写效率要远远低于行式存储的写效率"。
- 原始内容：能够一次性完成对一行中的多个列的写操作，保证了针对行数据写操作的原子性和一致性……普通的行式数据库一般压缩率在3:1到5:1左右，而列式数据库的压缩率一般在8:1到30:1左右……列式存储的随机写效率要远远低于行式存储的写效率。