深入了解列式数据库查询原理 (列式数据库查询原理)
随着数据量的不断增长，数据库成为了企业中必不可少的核心组成部分。传统的关系型数据库虽然已经能够满足很多企业的需求，但是在大数据时代下，面对数据规模更大、用户数量更多、查询更加复杂的情况下，关系型数据库也已经无法满足需求。
此时，列式数据库横空出世并成为了数据处理的一种新解决方案。相较于传统的关系型数据库，列式数据库的查询效率要更高，同时在存储大量数据时也拥有更高的优势。
那么，到底什么是列式数据库？以及为什么它比关系型数据库更好？以下是的一些解释。
什么是列式数据库？
在了解列式数据库的查询原理之前，我们需要先大致了解什么是列式数据库。简而言之，列式数据库就是把数据按列而非按行存储的数据库。
传统的关系型数据库，每次执行查询语句时都需要读取整个记录，即使只需要其中的一部分内容，也需要把整行记录全部读取。但列式数据库在存储数据时不同，并且只存储相同类型的数据列，具有更高的数据压缩率。这意味着每次查询时只需读取有用的列，而不是整行，从而提高了查询效率。
列式数据库的优势
列式数据库与传统的关系型数据库相比，具有以下优势：
1. 查询效率更高
列式数据库是按列存储的，这使得查询速度更快，因为数据库引擎可以只加载需要的列，而不需要读取其他列。对于大数据量和频繁分析的场景，这个优势会变得非常明显。
2. 存储空间更小
相对于行式存储方式，在列式数据库中记录的类型都是相同的，因此其压缩率要更高。这也就意味着，表可以更小，可以容纳更多的数据。
3. 能够支持大数据
在计算机科学的世界里，每个问题都可以通过多种方法得出解决方案。但是，大数据并不是这样一个问题。在处理大数据时，列式数据库具有绝对的优势，因为它们可以快速查找和分析大量数据。
列式数据库查询原理
列式数据库的查询原理，可以分为两个部分：基于磁盘的读取和基于内存的计算。查询流程大致如下：
1. 基于磁盘的读取
列式数据库引擎将索引和数据文件加载到内存中。索引用于确定记录存储在哪个数据页上，而数据页包含实际数据。一旦找到与查询匹配的数据页，引擎将从磁盘上的数据文件中读取所有的列数据，并将其存储在内存中的缓冲区。
2. 基于内存的计算
一旦所有相关数据都被读取到内存中，就可以开始查询计算。计算是通过在现有的缓冲区中执行引擎动作来实现的。引擎会在 CPU 上执行计算，并将结果保存在缓冲区中。结果可以被写入结果存储或返回给调用方，这取决于查询操作。
列式数据库是当前大数据处理和分析的趋势，也与传统的关系型数据库的存储和查询方式不同。相比较关系型数据库，列式数据库更加适用于处理大数据场景。当今大数据处理领域的发展越来越快，列式数据库也会逐渐成为标配，并进一步演化为一个高效、多功能、可扩展的解决方案。
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hdfs 列式存储和行式存储的区别
列式数据库是将同如卖坦一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个渣桐整体来存储。
在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。
各自的优缺点配悉：
详细对比：
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