面向列的数据库简介 (面向列的数据库是什么意思)
随着数据量的不断增加，传统的面向行的数据库已经不能满足业务需求，这时候面向列的数据库应运而生。面向列的数据库是将数据按照列进行存储和操作的数据库系统，也称为列式存储数据库。与传统的面向行的数据库相比，面向列的数据库在处理大数据时有着更高的效率和更好的表现。
本文将介绍面向列的数据库的概念、特点、应用场景以及常见的面向列的数据库产品。
一、概念
面向列的数据库与传统面向行的数据库更大的差别在于数据存储方式。传统面向行的数据库按照行进行存储和操作，每行对应一个记录，包含多个字段。而面向列的数据库则是将同一列的数据存储在一起，每列对应一个字段，这种存储方式可以大大优化复杂查询和聚合操作的性能。
二、特点
1. 高性能：面向列的数据库能够将不同表的列提取出来，合并成一个新的列存储在一起，使用者能够快速地根据字段进行查询。这种存储方式与传统的行式存储相比，拥有更高的查询效率。
2. 节省空间：由于每个字段只存储一次，所以面向列的数据库相比传统的行式存储方式可以节省大量的存储空间。
3. 易于扩展：面向列的数据库可以方便的添加新的列，而如果需要增加行数的话，则需要对整个表进行调整，非常麻烦。
4. 处理大数据量：在处理大数据时，传统面向行的数据库很容易出现性能问题。而面向列的数据库则可通过充分利用压缩算法和尽可能多的对查询优化实现高效的处理大数据量。
三、应用场景
面向列的数据库在大数据场景下有着广泛应用，特别是在实时数据分析和大数据存储分析等领域表现突出。以下是常用的面向列的数据库应用场景：
1. 数据仓库：在大数据仓库中，传统的行式存储按照表进行存储，而在面向列的数据库中则是将不同表的列提取出来存储在一起，这样可以提高数据查询的速度，方便数据仓库在大数据环境下的维护。
2. 实时数据分析：在实时数据检索操作中，面向行的数据库需要进行复杂的数据查询操作，而面向列的数据库则通过将不同表的列提取出来存储，可以实现不同数据的合并和查询，更方便实现对不同数据的分析和存储。
3. 金融分析：在金融领域，大规模的数据分析是非常重要的，并且需要数据处理速度快、可靠性高、存储成本低等特点。因此，面向列的数据库被广泛应用于金融分析领域。
四、常见面向列的数据库产品
1. Vertica：Vertica是一款列式数据库，被广泛应用于实时数据分析、金融交易分析等领域。它的查询速度非常快，可以在很短的时间内对几个T的数据进行分析。
2. Infobright: 该数据库更大的特点是采用了“分区裂变”技术，这种技术可以将数据分块并压缩，降低了存储成本的同时提高了查询速度。
3. Amazon Redshift:这是一款基于列式存储的云端数据仓库，可以方便地进行大数据分析，尤其适用于在线广告等高效处理大数据的场景。
4. HBase: HBase是Apache Hadoop项目的一部分，是一款非关系型数据库，支持TB或PB级别的数据存储和管理，是一个分布式面向列的数据库系统，主要应用于大规模数据下的在线网站实时数据查询。
五、
面向列的数据库以它高性能、节省空间、易于扩展、处理大数据量等特点成为许多企业和机构在大数据存储中的首选。未来，随着数据量的不断增长和大数据分析领域的不断扩大，面向列的数据库将会被应用于越来越多的场景。
相关问题拓展阅读：
大数据技术包括哪些
想要成为炙手可热的大数据技术人才，这些大数据的核心技术一定要知晓！
一、大数据基础阶段
大数据基础阶段需掌握的技术有：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis以及hadoop mapreduce hdfs yarn等。
1、Linux命令
对于大数据开发通常是在Linux环境下进行的，相比Linux操作系统，Windows操作系统是封闭的操作系统，开源的大数据软件很受限制，因此，想从事大数据开发相关工作，还需掌握Linux基础操作命令
2、 Redis
Redis是一个key-value存储系统，其出现很大程度补偿了memcached这类key/value存储的不足，在部分场合可以对关系数据库起到很好的补充作用，它提供了Java，C/C++，C#，PHP，JavaScript，Perl，Object-C，Python，Ruby，Erlang等客户端搜物圆，使用很方便，大数据开发需掌握Redis的安装、配置及相关使用方法。
二、大数据存储阶段
大数据存储阶段需掌握的技术有：hbase、hive、sqoop等。
1、HBase
HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据蚂迟存储的数据库，是一个世塌高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，大数据开发需掌握HBase基础知识、应用、架构以及高级用法等。
2、Hive
Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供简单的sql查询功能，可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行，十分适合数据仓库的统计分析。对于Hive需掌握其安装、应用及高级操作等。
三、大数据架构设计阶段
大数据架构设计阶段需掌握的技术有：Flume分布式、Zookeeper、Kafka等。
1、Kafka
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，其在大数据开发应用上的目的是通过Hadoop的并行加载机制来统一线上和离线的消息处理，也是为了通过集群来提供实时的消息。大数据开发需掌握Kafka架构原理及各组件的作用和使用方法及相关功能的实现！
2、Flume
Flume是一款高可用、高可靠、分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据;同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方(可定制)的能力。大数据开发需掌握其安装、配置以及相关使用方法。
3、ZooKeeper
ZooKeeper是Hadoop和Hbase的重要组件，是一个为分布式应用提供一致的软件，提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。
四、大数据实时计算阶段
大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
1、Spark
Spark是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎，其提供了一个全面、统一的框架用于管理各种不同性质的数据集和数据源的大数据处理的需求，大数据开发需掌握Spark基础、SparkJob、Spark RDD、spark job部署与资源分配、Spark shuffle、Spark内存管理、Spark广播变量、Spark SQL、Spark Streaming以及Spark ML等相关知识。
2、storm
Storm为分布式实时计算提供了一组通用原语，可被用于“流处理”之中，实时处理消息并更新数据库。这是管理队列及工作者集群的另一种方式。Storm可以方便地在一个计算机集群中编写与扩展复杂的实时计算，Storm用于实时处理，就好比 Hadoop 用于批处理。Storm保证每个消息都会得到处理，而且它很快——在一个小集群中，每秒可以处理数以百万计的消息。
五、大数据数据采集阶段
大数据数据采集阶段需掌握的技术有：Python、Scala。
1、Python与数据分析
Python是面向对象的编程语言，拥有丰富的库，使用简单，应用广泛，在大数据领域也有所应用，主要可用于数据采集、数据分析以及数据可视化等，因此，大数据开发需学习一定的Python知识。
2、Scala
Scala是一门多范式的编程语言，大数据开发重要框架Spark是采用Scala语言设计的，想要学好Spark框架，拥有Scala基础是必不可少的，因此，大数据开发需掌握Scala编程基础知识！
以上只是一些简单的大数据核心技术总结，比较零散，想要学习大数据的同学，还是要按照一定到的技术路线图学习！
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