列式存储
重点介绍下列式存储，它与关系型数据库的行式存储有什么区别。
现有一张数据表：
数据读取：
在关系型数据库中，是以实体（记录、行）结构存储，数据在存储的时候在磁盘上是一行的数据是相邻的，如mysql的数据，它的一行数据都是在一起的，那么它在磁盘上存储就是如下图所示：
ps：每一行之间可能不是数据存储可能不是相邻，但是它每一行里面的数据是相邻的而在列式存储结构中，它是每一列的数据是尽量相邻的，如下图所示：
在数据批量处理和选择的时候，列式存储性能要高于行式存储的，如我们现在要完成这样一条sql需求：
select name from student。在行式存储中我们需要从头扫描到尾，也就是我们所说的全表扫描，才能收集完成整个数据。
使用列式存储的时候，只需要定位到
name列的开始位置，就可以扫描顺序扫描到结尾即可完成结果收集。
可以看到，只需要扫描三个单元格就完成了结果的收集，而行扫描需要扫描九个单元格。
另外即使是在
select col1,col2,col3 from xxx的情况下，列读取依旧比行快，因为它只需要知道列的开始就可快速扫描到结尾，而不必做一些无效的扫描。
因此列式存储在列选择模式下读取性能高于行存储。列批处理的情况下由于列数据紧凑的特性，对列数据批处理基于其读优秀的特性也比较好。（优点）
但是在随机行访问的情况下就性能较差了，比如我现在就要获取张三的所有信息，此时它们两个的角色就互换了，列式存储会扫描很多无效数据，而行扫描就快很多了，只需要扫描数据长度即可。（缺点）
数据压缩：
数据压缩：
列式存储在数据压缩层面来说，它的压缩率较高，如现在我们对这个表新增一列
car有车的同学就填上车的型号，没有的就不填
那么整个班级，就张三同学有车，但是其它都没有。
在关系型数据库行式存储就会空出来多余的空间被浪费，虽然现在有varchar这种优化手段，但是还是有一定消耗。
在列式存储中，就可以由于列数据紧密型存储，就可以进行空间压缩省去没有数据的空间：
从上面可以看到，在数据压缩和空间利用率这一块，列式存储肯定是优于行式存储的（优点） 但是也因此带来了一个其它很严重问题就是数据写入。
数据写入：
由于行式存储是预留空间，加上行记录紧密型，如现在要插入一条记录
insert into students values('04','赵六','21',null);，那么在行式存储中，只需要进行追加就行了，而在列存储中会影响已经存储的数据，造成多次IO。
就像别人已经排好队了，你突然去插队，那肯定会导致后面的人往后挪，造成多次磁盘IO。
总结一下：
区别：
- 存储方式：行式存储将一整行数据连续地存储在一起，而列式存储将同一列的数据连续地存储在一起。
- 读取方式：行式存储需要读取整行数据，即使只需要其中的一部分列数据。而列式存储只需要读取所需列，而不需要读取整行数据，从而减少了不必要的读取量。
- 压缩效率：列式存储在压缩方面更加高效，因为相同类型的数据在列中连续存储，相似的数据值更容易被压缩。
- 查询性能：对于特定列的查询和聚合操作，列式存储具有更高的性能，因为只需要读取相关列的数据，而行式存储需要读取整行的数据。
优缺点：
列式存储的优点：
- 高压缩率：由于相似的数据值在列中连续存储，列式存储可以更高效地进行数据压缩，减少存储空间的占用。
- 高效的查询性能：对于特定列的查询和聚合操作，列式存储具有更高的查询性能，能够快速过滤和检索所需的数据。
- 灵活的数据模型：列式存储支持动态添加和删除列，可以根据业务需求灵活调整数据模型。
列式存储的缺点：
- 写入性能较低：由于数据按列存储，写入时需要将数据写入到对应列的位置，可能需要更多的磁盘I/O操作，导致写入性能相对较低。
- 不适用于随机访问：如果需要随机访问整行数据或需要频繁更新整行数据，列式存储可能不是最优选择。
行式存储的优点：
- 写入性能较好：由于数据按行存储，写入整行数据时只需要在连续的位置写入数据，相对较快。
- 适用于随机访问：对于需要频繁进行随机访问整行数据的场景，行式存储更加适用。
行式存储的缺点：
- 查询性能相对较低：对于特定列的查询和聚合操作，需要读取整行的数据，可能读取了大量不必要的数据，降低了查询性能。
- 压缩率较低：由于相同类型的数据在行中存储，相似的数据值可能被打散存储，导致压缩率较低。
