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列式存储

列式存储是一种数据存储方式，它将相同列的数据存储在一起，而不是将整行数据存储在一起。这种存储方式可以大大提高查询速度，特别是在大数据查询中。列式存储的主要优势包括高压缩率、高查询速度和高可扩展性。

列式存储的应用场景包括数据仓库、大数据分析、实时数据分析、物联网数据分析等。

腾讯云提供了列式存储的相关产品，其中包括腾讯云数据仓库（TDW）和腾讯云分析产品（TDA）。腾讯云数据仓库是一种完全托管式的列式存储数据仓库服务，可以支持PB级数据的存储和查询。腾讯云分析产品是一种基于云上大数据的数据分析服务，可以支持实时数据分析和批量数据分析。

腾讯云数据仓库产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tdw

腾讯云分析产品产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/tda

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什么是列式存储？

列式存储为了与传统的区别，新型数据库叫做非关系型数据库，是按列来存储的。如下图： ? 初次看列式存储稍微有点懵，下面给出行存与列存的转换：原来张三的一列（单元格）数据对应现在张三的一行数据。...行列对比 ① 行式存储倾向于结构固定，列式存储倾向于结构弱化。...（行式存储相当于套餐，即使一个人来了也给你上八菜一汤，造成浪费；列式存储相等于自助餐，按需自取，人少了也不浪费） ② 行式存储一行数据只需一份主键，列式存储一行数据需要多份主键。...③ 行式存储存的都是业务数据，列式存储除了业务数据外，还要存储列名。...④ 行式存储更像一个Java Bean，所有字段都提前定义好，且不能改变；列式存储更像一个Map，不提前定义，随意往里添加key/value。

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列式存储的起源：DSM

列式存储模型并不是最近十几年才有的，早在1985年就有人提出了类似的思想，即 Decomposition Storage Model（DSM）。那么他把谁 decompose 了呢？...NSM vs DSM NSM：N元存储模型，也就是行式存储模型。数据的物理结构和他们的逻辑结构是一样的。磁盘是由一个一个block组成的，因此连续的数据也分在了连续的block里。...DSM的结构优势避免空值：分解之后，就不用属性之间对齐了，对于稀疏数据来说，能有效避免空值的存储，节省空间。 ? 减少数据冗余：能让逻辑清晰，即范式化。...其实 Differential File 到底是存一整行数据还是仅仅存储被修改的属性，仅仅是个实现问题，这里采用了完整数据。...这些缺点基本是和存储特点绑定的。总结 DSM 可以说是列式存储的起源之一了。

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为什么 OLAP 需要列式存储

等用于在线分析处理（OLAP）场景的数据存储往往都会使用列式存储。...标题中提到的列式存储与传统关系型数据库的行式存储相对应，如下图所示，其中行式存储以数据行或者实体为逻辑单元管理数据，数据行的存储都是连续的，而列式存储以数据列为逻辑单元管理数据，相邻的数据都是具有相同类型的数据...图 2 - 行式存储和列式存储既然我们已经了解了标题中提到的两个概念：OLAP 和列式存储，那么接下来将从以下两个方面分析为什么列式存储更适合 OLAP 的场景。...列式存储可以满足快速读取特定列的需求，在线分析处理往往需要在上百列的宽表中读取指定列分析；列式存储就近存储同一列的数据，使用压缩算法可以得到更高的压缩率，减少存储占用的磁盘空间；按需读取在线服务需要应对用户发起的增删改查需求...数据压缩因为列式存储将同一列的数据存储在一起，所以使用压缩算法可以得到更高的压缩率，减少存储占用的磁盘空间。

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大数据的列式存储格式：Parquet

之前简单介绍了一下列式存储：和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！今天介绍一种大数据时代有名的列式存储文件格式：Parquet，被广泛用于 Spark、Hadoop 数据存储。...背景 2010年 google 发表了一篇论文《Dremel: Interactive Analysis of Web-Scale Datasets》，介绍了其 Dermel 系统是如何利用列式存储管理嵌套数据的...Parquet 是 Dremel 的开源实现，作为一种列式存储文件格式，2015年称为 Apache 顶级项目，后来被 Spark 项目吸收，作为 Spark 的默认数据源，在不指定读取和存储格式时，默认读写...这就是列式存储的精髓：按列缓存打包。...因此，列式存储有一个需要注意的就是列不能太多，这是个大坑。跟我们之前介绍的文件格式比，Parquet 只是多了几层而已，只要掌握了文件格式的基本原理，各种文件格式都可以快速上手。

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你应该知道一些其他存储——列式存储

所以我为什么还需要列式存储，而列式存储又是什么？让我们想象一种场景，现在不是想查询 Bob 的博客，我想统计 Bob 发表的博客数，或是整个系统今天的博客点赞数。如果是行存储系统，数据库将怎样操作？...基于这个需求我们也可以明白为什么这几年列式存储开始流行。...列存储同样是上面的示例数据，我们来看列式存储是怎样组织数据的。...如图所示，列式存储将每一列的数据组织在一起。可以思考一下这样利于什么呢？（停顿 5 秒）是的，利于对于列的操作，如上面我们说到的统计所有 like_num 之和。其过程将如下： ?...选择列式存储必然也有不利的一面。首先就表现在数据写入上。 ? 当一条新数据到来，需要将每一列存储到对应的位置。这样就需要多次写磁盘操作。

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列式存储引擎-内核机制-Parquet格式

列式存储引擎-内核机制-Parquet格式 Parquet是一种开源的列式存储结构，广泛应用于大数据领域。 1、数据模型和schema Parquet继承了Protocol Buffer的数据模型。...比如int32以4个字节存储，下图显示了0到3数字如何以plain编码方式进行存储： 3.2 RLE编码 Run-Length encoding算法，针对连续重复的数据，记录重复次数及对应值： 3.3...因此，不将这些值存储在他们的全部范围中，bit-packing将多个值打包到一个空间中。从数值的最低有效位开始压缩。最低有效位的意思，就是数值从二进制表示的值是 1 的最低的位置。从右边开始。...4、存储格式这里存储模型又可以理解为存储格式或文件格式，Parquet 的存储模型主要由行组（Row Group）、列块（Column Chuck）、页（Page）组成。...3、页，Page：Parquet 是页存储方式，每一个列块包含多个页，一个页是最小的编码的单位，同一列块的不同页可以使用不同的编码方式。

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站在行式存储的肩膀上实现列式存储

之前简单介绍了一下列式存储和其起源：和谐号为啥快？因为铁轨是列式存储！，列式存储的起源：DSM 。在人们发现了列式存储的优点之后，就开始设计列存系统了。这些系统基本都是从头设计实现的。...那么能不能在一个传统关系数据库基础上应用列式存储的思想，让其达到列式存储的效果呢？参考《Column-Stores vs....从行式存储系统中利用底层列式存储，其实是在探究一个问题，那就是列式存储格式的增益大（磁盘I/O占主导因素），还是在其之上构建的写入和查询引擎带来的增益大。...各列索引表还是一个表，但是在行式存储模型上构建了一层虚拟的列式存储索引。具体方法是：为表中的主键和每一列分别建立索引，如B+tree。...这种方式其实是在物理上的行式存储基础上实现了逻辑上的列式存储。

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列式存储的另一面

列式存储的另一面列存是常见的数据存储技术，在许多场景下也确实很有效，因而也被不少数据仓库类产品采用，在业内列存也常常就意味着高性能。可是，列存真有这么好吗？...所以，除了专业的向量式运算（数据挖掘中常用，运算本身就是以列为单位的）外，类似关系数据库型的内存运算（包括内存数据库）并不合适采用列式存储。...加剧硬盘的不连续访问程度列式存储时，各列是连续存储的，这样同时访问多个列进行计算时，就会导致造成不连续的随机访问，访问的列越多造成的不连续性就越强。...固态硬盘没有寻道时间的问题，列式存储更适合采用固态硬盘。索引效率低索引也是常用技术，用于从大数据集中按键值找出指定记录。...列式存储的分段一般也是采用前述的分块方案：分段必须以块为单位，在块内不再分段并行。

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深入分析 Parquet 列式存储格式

列式存储列式存储和行式存储相比有哪些优势呢？可以跳过不符合条件的数据，只读取需要的数据，降低 IO 数据量。压缩编码可以降低磁盘存储空间。...所以需要设计一种列式存储格式，既能支持关系型数据（简单数据类型），又能支持复杂的嵌套类型的数据，同时能够适配多种数据处理框架。...关系型数据的列式存储，可以将每一列的值直接排列下来，不用引入其他的概念，也不会丢失数据。关系型数据的列式存储比较好理解，而嵌套类型数据的列存储则会遇到一些麻烦。...图 3 AddressBook 的树结构表示 Parquet 文件的存储格式那么如何把内存中每个 AddressBook 对象按照列式存储格式存储下来呢？...数据压缩算法列式存储给数据压缩也提供了更大的发挥空间，除了我们常见的 snappy, gzip 等压缩方法以外，由于列式存储同一列的数据类型是一致的，所以可以使用更多的压缩算法。

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数据库的行式存储 VS 列式存储

编辑|SQL和数据库技术(ID:SQLplusDB) 行式存储 VS 列式存储行存储和列存储，是数据库底层组织数据的方式。...列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。...在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。...列式存储？区别是啥？？？...https://zhuanlan.zhihu.com/p/129342230 什么是列式存储，一文秒懂 https://developer.aliyun.com/article/793584 列式存储

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数据库中的 “行式存储”和“列式存储”

随着大数据的发展，现在出现的列式存储和列式数据库。它与传统的行式数据库有很大区别的。 ? 行式数据库是按照行存储的，行式数据库擅长随机读操作不适合用于大数据。...列式存储列式存储(Column-based)是相对于行式存储来说的，新兴的 Hbase、HP Vertica、EMC Greenplum 等分布式数据库均采用列式存储。...在基于列式存储的数据库中，数据是按照列为基础逻辑存储单元进行存储的，一列中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。 ?...当然，跟行数据库一样, 列式存储也有不太适用的场景。...主要包括： 1.数据需要频繁更新的交易场景 2.表中列属性较少的小量数据库场景 3.不适合做含有删除和更新的实时操作随着列式数据库的发展，传统的行式数据库加入了列式存储的支持，形成具有两种存储方式的数据库系统

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再来聊一聊 Parquet 列式存储格式

Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。...01 整体介绍先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。...关于映射下推与谓词下推：映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。...05 Parquet vs ORC 除了 Parquet，另一个常见的列式存储格式是 ORC（OptimizedRC File）。

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列式存储的另一面

列存是常见的数据存储技术，说到列存常常就意味着高性能，现代分析型数据库基本都会把列存作为标配，列存的基本原理是减少硬盘的读取量。...一个数据表有多个列，但运算可能只会用到其中少数几列，采用列存时，用不着的列就不必读出来了，而采用行式存储时，则要把所有列都扫描一遍。...每列是连续存储的，但不同的列就不连续了。读的列越多造成的随机程度就越重，即使单线程单任务也会这样。...我们之前讲过索引表会存储有序的键值和对应记录在原表中的位置。...遍历和查找都有高性能需求的数据，甚至有必要冗余两份存储。数据平台应该允许程序员根据实际情况决定采用的存储方式，而不是一刀切地替用户选择。

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因为铁轨是列式存储！

今天不讲和谐号，今天讲列式存储！列式存储是大数据时代的一个特色。每次一听用到了列式存储，就觉得，嗯，肯定nb了。今天我们就来把列式存储的衣服扒了！...列式存储通常将不同数据的同一个属性值存在一起，在查询时只遍历需要的数据。因为每一个属性在表中就是一列，所以很直观的就叫列式存储。...列式：存储、查询引擎列式存储只是一个很宽泛的概念，将各个属性维度的数据存在一起，这只是一种存储格式，或者说文件的组织方式。但是仅仅有存储格式是不足以实现一个列存系统的。...如果说拼接刚开始只是列式存储不得不解决的问题，那么延迟拼接则应该是列式存储为了解决拼接问题而发掘出来的优势了。...大数据时代大部分的查询模式决定了列式存储优于行式存储。一般来说，列式存储不仅包括数据是按列存在磁盘上的，还包括针对这种格式的存储和查询引擎。

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两种列式存储格式：Parquet和ORC

列式存储由于OLAP查询的特点，列式存储可以提升其查询性能，但是它是如何做到的呢？...这就要从列式存储的原理说起，从图1中可以看到，相对于关系数据库中通常使用的行式存储，在使用列式存储时每一列的所有元素都是顺序存储的。...和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。...ORC目前没有支持，仍然使用Parquet作为主要的列式存储格式。...查询测试结果：结果分析从上述测试结果来看，星状模型对于数据分析场景并不是很合适，多个表的join会大大拖慢查询速度，并且不能很好的利用列式存储带来的性能提升，在使用宽表的情况下，列式存储的性能提升明显

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列存储相关概念和常见列式存储数据库（Hbase、德鲁依）

Table of Contents 列式存储数据库 Examples of Column Store DBMSs Hbase Table Row Column Column Family Column...Qualifier Cell Timestamp Druid（德鲁依） Cassandra 参考 ---- 列式存储数据库列式数据库是以列相关存储架构进行数据存储的数据库，主要适合于批量数据处理和即时查询...延迟物化：列式数据库由于其特殊的执行引擎，在数据中间过程运算的时候一般不需要解压数据而是以指针代替运算，直到最后需要输出完整的数据时。...可扩展性：列式存储数据库是可伸缩的。它们非常适合大规模并行处理(MPP)，这涉及到将数据分散到一个大的机器集群中——通常是数千台机器。快速查询和写入：可以非常快地加载。可以在几秒钟内加载十亿行表。...德鲁依的一些主要特点是：列式存储：Druid 使用面向列的存储，这意味着它只需要加载特定查询所需的精确列。这极大地提高了只访问几列的查询的速度。

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干货 | 再来聊一聊 Parquet 列式存储格式

Parquet 是 Hadoop 生态圈中主流的列式存储格式，最早是由 Twitter 和 Cloudera 合作开发，2015 年 5 月从 Apache 孵化器里毕业成为 Apache 顶级项目。...整体介绍先简单介绍下： Parquet 是一种支持嵌套结构的列式存储格式非常适用于 OLAP 场景，按列存储和扫描诸如 Parquet 这种列存的特点或优势主要体现在两方面。...关于映射下推与谓词下推：映射下推，这是列式存储最突出的优势，是指在获取数据时只需要扫描需要的列，不用全部扫描。谓词下推，是指通过将一些过滤条件尽可能的在最底层执行以减少结果集。...支持嵌套式结构，意味着 Parquet 能够很好的将诸如 Protobuf，thrift，json 等对象模型进行列式存储。...Parquet vs ORC 除了 Parquet，另一个常见的列式存储格式是 ORC（OptimizedRC File）。

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Druid ：高性能、列式的分布式数据存储

其中一个是阿里的数据库连接池，另一个是列式存储的分布式数据存储系统。我曾经一度认为是一个东西，本文介绍后一种Druid。本文预计阅读时间 7分钟。本文的druid是这个： ?...一个高性能、列式的分布式数据存储。 Druid 命名来自游戏中的德鲁伊角色，比如在Dota里德鲁伊有人和熊两种形态，还可以召唤小熊，不多说废话了。主要比喻面向各种场景都能适用。...Segment 是 Druid 数据存储的基本单位。 Historical 节点： Real-time 节点整理好的 Segment，交给了底层存储。...其次，Segment 是列式存储的，每列可以选择编码和压缩方式。一般 String 类型选择字典编码。RLE 、BitMap等。存储模型没什么特殊的地方，基本都是列式存储的特点。...使其存储模型得以简化。按时间分段的方式使其系统内维护的所有 Segment 不会太多，元数据不会爆炸。其实 Druid 类似数据库引擎，因为他不负责底层存储，只负责数据的写入和查询。

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列式存储：开发人员实时分析的关键

优先考虑在与运营工作负载相同的平台上使用列式存储数据库的组织将通过实时分析更快地从数据中获得价值。...列式存储的优势：缩小回写差距列式存储消除了多源摄取带来的障碍，使开发人员能够通过集成和组织多个数据源，将来自各种企业数据库的数据整合和查询到一个位置。...此外，列式存储为开发人员提供了易用性。通过在一个平台中工作，他们可以使用一种查询语言，而无需在不同的语言之间来回切换。...传统结构的关系僵化会导致语言障碍和翻译需求，但列式存储可以自动将 JSON 结构转换为可供分析的列式格式，因此开发人员可以将操作性 JSON 数据无缝地整合到分析中。...了解您和您的团队如何利用Couchbase 边缘向量搜索和Couchbase 列式存储的实时分析功能构建人工智能驱动的自适应应用程序。

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Parquet与ORC:高性能列式存储 | 青训营笔记

Parquet与ORC:高性能列式存储列存、行存数据格式层概述计算层：各种计算引擎存储层：承载数据的持久化存储数据格式层：定义了存储层文件内部的组织格式，计算引擎通过格式层的支持来读写文件...；从分层视角下的数据形态来看从分层视角下的数据形态来看，计算引擎表现为Rows+Columns，存储层的数据形态为file和Blocks、格式层为File内部的数据布局（Layout+Schema）...OLAP OLTP：行式存储格式（行存）每行的数据在文件上是连续存储的，读取整行数据效率高，单次IO顺序读即可。...典型系统有关系型数据库、key-value数据库 OLAP：列式存储格式（列存）每列的数据在文件上式连续存储的，读取整列的效率较高，同列的数据类型一致，压缩编码的效率更好。...更多的下推工作下沉到存储服务侧越接近数据，下推过滤的效率越高例如AWS S3 Select功能挑战：存储侧感知schema、计算生态的兼容和集成、column family

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