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数据库的数据存储有两种类型，一种是面向行的(row-oriented)数据库，另一种是面向列的(column-oriented )数据库。
面向行(事务型) 数据库
该类数据库是根据记录(record)组织数据的，将所有与记录相关联的数据保存在内存中。面向行的数据库是组织数据的传统方式，并且为快速存储数据提供了一些关键优势。它们经过优化，可以高效地读取和写入行。
常见的面向行的数据库:
- PostgreSQL
- MySQL
优点
- 行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性;
- insert/update更容易
缺点
- 没有索引的查询会产生大量的I/O
- 建立索引需要花费大量时间和资源
- 面对查询的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能的需求
面向列(分析型) 数据库:
该类数据库是按字段组织数据的，在内存中将所有与字段相关联的数据保存在一起。该类数据库在读取和计算列有明显的优势。
常用的面向列的数据库
- AWS RedShift
- Google BigQuery
- HBase
优点
- 只查询涉及的列，会大量降低系统I/O,适合并发查询
- 数据类型一致，数据特征相似，能对数据进行高效压缩
- 非常适合做聚合操作
缺点
- 缺乏数据完整性保证，写入效率低
- 不适合频繁delete/update操作
面向行的数据库
传统的关系型数据库管理系统(DBMS)都是面向行的。在行存储或面向行的数据库中，数据是逐行存储的，这样，行的第一列将挨着前一行的最后一列。
比如，有下面的一张表
这些数据将被存储在一个面向行的数据库中的一个磁盘上，按照下面这样的顺序一行一行的排列:
这允许数据库快速写入一行，因为要写入数据，只需在数据的末尾添加另一行即可。
面向行的数据库仍然通常用于联机事务处理(OLTP)的应用程序，因为它们可以很好地管理对数据库的写操作。对于联机分析处理(OLAP)的场景需要一个支持特定数据查询的数据库。这就是面向行的数据库比面向列的数据库慢的地方。
读取面向行的数据库
面向行的数据库检索行或一组行的速度很快，但在执行聚合时，它将额外的数据(列)带入内存，这比只选择要执行聚合的列要慢。此外，面向行的数据库可能需要访问的磁盘数量通常更多。
因此，我们可以看到，虽然向面向行的数据库添加数据是快速和简单的，但从中获取数据可能需要使用额外的内存和访问多个磁盘。
面向列的数据库
数据仓库的创建是为了支持数据分析。这些类型的数据库通常对数据读取做了优化。
在面向列的数据库中，数据的存储形式为列中的每一行都挨着同一列中的其他行。
仍然以上面的表为例：
一个表一次存储一列，按照一行一行的顺序排列:
写入面向列的数据库
如果我们想要添加一个新记录，必须先定位数据的位置(比如HBASE的三级寻址)，将每一列插入到它应该在的位置。
如果数据存储在一个单独的磁盘上，那么它将有与面向行的数据库相同的额外内存问题，因为它需要将所有内容都放入内存中。但是，当存储在单独的磁盘上时，面向列的数据库将有很大的好处。
从面向列的数据库中读取
只需要计算需要的列，减少磁盘扫描，减少不必要的内存开销，只需要访问极少数量的磁盘。
附录(SQL知识大图)
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