列式存储
parquet列式存储格式
parquet列式存储格式概述在大数据时代，数据的存储和处理变得越来越重要。
而传统的行式存储格式，在处理大规模数据时存在一些问题，比如性能不佳、存储空间浪费等。
为了解决这些问题，一种新的存储格式被提出，即parquet列式存储格式。
本文将深入探讨parquet列式存储格式的原理、优势以及在大数据应用中的实际应用。
parquet列式存储格式介绍parquet是一种面向大数据分析的列式存储格式。
与传统的行式存储格式不同，parquet将数据按列进行存储，而不是按行。
这种存储方式带来了一系列优势，比如高性能、压缩效率高、仅读取所需列等。
parquet存储结构parquet采用了一种基于列的存储结构。
每个parquet文件由多个行组（Row Group）组成，每个行组包含一个或多个列族（Column Family）。
每个列族由一组列组成，这些列具有相同的数据类型和编码方式。
列式存储的优势列式存储具有以下几个重要优势：1.压缩效率高：由于相同类型的数据被存放在一起，列式存储对于相同类型的数据可以采用更高效的压缩算法。
这使得parquet在存储大规模数据时可以减少存储空间的占用。
2.仅读取所需列：在分析大规模数据时，通常只需要读取其中的少数几列。
由于parquet按列存储，可以仅读取需要的列，从而减少了不必要的数据读取和网络传输。
3.查询性能好：由于数据按列存储，查询时只需要读取相关列的数据，减少了磁盘IO和CPU开销。
如果查询涉及到多个行组，parquet还支持跳过不相关的行组，进一步提高了查询性能。
4.列式编码灵活：parquet支持多种列式编码方式，可以根据数据类型和特征选择最适合的编码方式，进一步提高压缩和查询性能。
parquet与其他存储格式的对比parquet与其他存储格式相比具有明显的优势。
以下是parquet与传统行式存储格式的对比：存储格式行式存储格式列式存储格式 (parquet)存储结构行组列族优势对单行数据的操作快高压缩率、仅读取所需列、高性能查询查询性能适合单行读写操作适合大规模数据分析查询数据压缩率相对较低相对较高写入性能相对较慢相对较快parquet在大数据应用中的实际应用parquet作为一种高效的列式存储格式，在大数据应用中得到了广泛的应用。
列式存储
最近看到一篇很好资料，里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based
Storage)讲明白了，牛啊！最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白
白，而不是长篇大论的讲概念。
1 为什么要按列存储
列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。
简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好，直接抄原文了)：
Ø Row-based storage stores atable in a sequence of rows.
Ø Column-based storage storesa table in a sequence of columns.
下面来看一个例子：
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存
注：关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)
3查询执行性能
下面就是最牛的图了，通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点：
关键步骤如下：
1.去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
2.用数字去列表里匹配，匹配上的位置设为1。
3.把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
4.使用这个下标组装出最终的结果集。
HBase_LSM_列式存储
LSM-tree的另一大特点是除了使用两部分类树的数据结构外，还会使用日志文件（通常叫作 commit log）来为数据恢复做保障。这三类数据结构的协 作顺序一般是：所有的新插入与更新操作都首先被记录到 commit log中——该操作叫作 WAL（Write Ahead Log），然后再写到 memtable，最后当达 到一定条件时数据会从 memtable冲写到 sstable，并抛弃相关的 log数据； memtable与 sstable可同时供查询；当 memtable出问题时，可从 commit log与 sstable中将 memtable的数据恢复。
6）Cell
单元格，由五元组（row，column，timestamp，type，value） 组成的结构，其中type表示Put/Delete这样的操作类型， timestamp代表这个cell的版本。这个结构在数据库中实际是以 KV结构存储的，其中（row，column，timestamp，type）是K， value字段对应KV结构的V。
1.HBase简要介绍
目 2.LSM存储模型
录
列式存储数据库应用场景
列式存储数据库应用场景以列式存储数据库应用场景为题，我们需要了解什么是列式存储数据库以及它的优势。
列式存储数据库是一种数据库设计模式，它与传统的行式存储数据库不同，它将每个列单独存储，而不是将整个行存储在一起。
这种方式可以提高查询和分析大量数据的效率，特别是对于需要聚合和分析数据的应用程序来说。
以下是列式存储数据库的应用场景：1. 大数据分析列式存储数据库非常适合处理大型数据集，特别是在需要对数据进行聚合和分析时。
传统的行式存储数据库需要读取整行数据才能提取所需信息，而列式存储数据库只需要读取所需列的数据，这样可以大大提高数据处理的速度。
这种方式适用于需要处理海量数据的企业，如金融、医疗、电信和电子商务等领域。
2. 实时数据处理列式存储数据库可以实现实时数据处理，这种方式非常适合需要实时监控和分析数据的应用程序。
例如，监控银行交易、电信网络流量和物流运输等领域，都需要实时处理大量数据以保持业务运行的稳定性。
3. 复杂查询列式存储数据库可以快速处理复杂查询，例如，跨多个表格的联合查询、多层级的分组和聚合等。
这种方式可以提高数据分析的精度和效率，特别是对于需要进行大规模数据挖掘和分析的企业来说。
4. 高性能读取列式存储数据库可以提供高性能读取，这种方式非常适合需要频繁读取数据的应用程序。
例如，在线游戏、社交媒体和广告等领域，都需要快速读取大量数据以保持用户体验。
5. 高可用性列式存储数据库可以提供高可用性，这种方式非常适合需要保证业务连续性的企业。
例如，金融、医疗和电信等领域，都需要保证数据的安全性和可靠性。
列式存储数据库是一种非常有用的数据库设计方式，可以提供高效、高性能、高可用性的数据处理和分析能力。
它适用于需要处理和分析大量数据的企业，特别是对于需要实时处理、复杂查询和高性能读取的应用程序来说。
数据库行存储及列存储详解
数据库行存储及列存储详解传统的关系型数据库，如 Oracle、DB2、MySQL、SQL SERVER 等采用行式存储法(Row-based)，在基于行式存储的数据库中，数据是按照行数据为基础逻辑存储单元进行存储的，一行中的数据在存储介质中以连续存储形式存在。
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的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。
从上图可以很清楚地看到，行式存储下一张表的数据都是放在一起的，但列式存储下都被分开保存了。
所以它们就有了如下这些优缺点对比：1.在数据写入上的对比1）行存储的写入是一次完成。
如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。
2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。
所以，行存储在写入上占有很大的优势。
3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。
不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。
行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。
所以，数据修改也是以行存储占优。
2.在数据读取上的对比1）数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。
2）列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。
3）两种存储的数据分布。
由于列存储的每一列数据类型是同质的，不存在二义性问题。
比如说某列数据类型为整型(int)，那么它的数据集合一定是整型数据。
关系型数据库与列式存储数据库
关系型数据库与列式存储数据库关系型数据库与列式存储数据库是两种常见的数据库存储模式，它们在数据存储、查询效率、适用场景等方面有所不同。
本文将对关系型数据库和列式存储数据库进行对比分析。
关系型数据库是指以关系模型为基础的数据库系统。
它具有以下特点：1.结构化：关系型数据库使用表格的形式来组织数据，表格由行和列组成，每个列对应一个属性，每一行对应一个记录。
这种结构化的数据可以方便地进行插入、更新、删除和查询操作。
2. ACID特性：关系型数据库严格遵守ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）特性。
这意味着在数据库中的操作要么全部执行成功，要么全部不执行，保持数据的一致性和完整性。
3. SQL语言：关系型数据库使用SQL（结构化查询语言）进行查询和操作。
SQL是一种声明性的语言，可以通过简单的语句来描述查询的需求，减少了开发者的复杂性和代码量。
4.事务支持：关系型数据库支持事务处理，可以确保多个操作的一致性。
例如，在转账操作中，通过事务处理可以确保金额从一个账户中减去，同时添加到另一个账户中，这两个步骤要么同时成功，要么同时失败。
5.灵活性：关系型数据库能够处理复杂的数据模型和关系，能够满足更多的数据处理需求。
但是关系型数据库也存在一些限制和不足之处：1.性能瓶颈：在大规模数据处理和高并发访问场景下，关系型数据库的性能可能会受到限制。
由于表结构的复杂性和数据的冗余，查询速度可能较慢。
2.扩展性差：关系型数据库在扩展性方面存在一定的困难。
如果要增加更多的服务器来处理更大的负载，需要进行复杂的数据分片和复制，增加了系统的复杂性。
3.存储效率低：由于关系型数据库以行为单位存储数据，对于大量的重复数据的存储效率较低。
相比之下，列式存储数据库是一种以列为单位存储数据的数据库系统。
它具有以下特点：1.高性能：列式存储数据库在数据的查询和分析性能方面具有优势。
由于同一列的数据连续存储，可以有效地减少磁盘IO操作，提高查询效率。
NoSQL的4种存储数据库详解
高性能
由于文档型存储数据库通 常采用轻量级的数据交换 格式和高效的索引机制， 因此具有较高的读写性能 。
典型文档型存储数据库：MongoDB
MongoDB简介
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源文档型数据库，使用C 编写，提供了丰富的查询和数据操作功能。
面向文档的存储
MongoDB以BSON（Binary JSON）格式存储数据，支持嵌套文档 和数组，能够表达复杂的数据结构。
高效压缩
由于同一列的数据类型相同，因此可以采用更加高效的压 缩算法，从而减少存储空间占用。
适用于分析型应用
列式存储数据库非常适合用于数据仓库、数据挖掘等分析 型应用，因为这些应用通常需要处理大量的数据，并且查 询涉及的数据列相对较少。
典型列式存储数据库：HBase
概述
分布式
稀疏性
强一致性
集成Hadoop
强大的查询语言
MongoDB提供了丰富的查询操作符和聚合管道，支持复杂的数据查 询和分析。
高可用性和扩展性
MongoDB支持分布式部署和自动分片，能够实现数据的水平扩展和 高可用性。
应用场景与案例分析
日志和事件数据
MongoDB适合存储大量的日志和事 件数据，如用户行为日志、系统操作 日志等。
内容管理和Web应用
多样化数据存储需求增长 随着大数据、物联网等技术的快 速发展，企业对多样化数据存储 的需求不断增长，NoSQL数据库 将继续发挥重要作用。
数据安全与隐私保护 随着数据安全和隐私保护意识的 提高，NoSQL数据库将加强数据 加密、访问控制等安全功能，保 障企业数据安全。
实时数据处理与分析
NoSQL数据库在实时数据处理与 分析方面具有优势，未来将进一 步强化这一功能，满足企业对实 时数据的需求。
Hbase 列式存储
如图：
列式存储
列式存储
由于原来的列变为了现在的行，如果有需要就加一行， 没需要就不加，不会造成空间浪费。 来一张形象的图：
摆渡车内部就是一个大平板，你要站便站，我给你空间，你不站便不站，还给 我空间。
行列对比
行列对比
HBase
HBase
有了前面的介绍，我们可以进入HBase了。 HBase的目标是管理超级大表-数十亿行 * 数百万列。 Hbase是一个开源的、分布式 的、带版本的、非关系型数据库，模仿谷歌的BigTable。 BigTable使用Google File System作为分布式数据存储，同理Hbase使用HDFS。 Hbase虽然弱化了结构，但并不等于放任不管。传统关系型数据库在插入数据前表结 构（即所有列和列的数据类型）已经是严格确定的。 Hbase的表在放入数据前也有 需要确定下来的东西，那就是Column Family（常译为列族/列簇）。 单词Family就是家庭的意思，所以列族就是列的家庭。那么列自然就是家庭成员了， 通常家庭成员都有多个，所以一个列族包含多个列。 一个家庭的成员之间具有血缘关系，所以一个列族的多个列之间通常也具有某种关系， 比如相似或同种类别。所以列族可以看作是某种分类（归类）。 一个非常常见的例子，去面试的时候，一般前台MM都会让填一张表，通常信息很多， 每个公司又不尽相同。但大致可以分三类：人员基本信息，教育经历信息，工作经历 信息，这三个类别其实就相当于三个列族。如图：
不管你坐或不坐，座位都在那里，不离不弃。
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。 原来张三的六列数据变成了现在的六行。 原来的六列数据是在一行，所以共用一个 主键（即张三）。现在变成了六行，每行 都需要一个主键（不然不知道这行数据是 谁的），所以原来的主键（即张三）重复 了六次。
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1.定义1.1.定义Sybase在2004年左右就推出了列存储的Sybase IQ数据库系统,主要用于在线分析、数据挖掘等查询密集型应用。
列存储，缩写为DSM，相对于NSM(N-ary storage model)，其主要区别在于：DSM将所有记录中相同字段的数据聚合存储;NSM将每条记录的所有字段的数据聚合存储;1.2.优点列存储的主要优点有两个：1) 每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，据C-Store, MonetDB的作者调查和分析，查询密集型应用的特点之一就是查询一般只关心少数几个字段，而相对应的，NSM中每次必须读取整条记录;2) 既然是一个字段的数据聚集存储，那就更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。
1.3.场合列存储适合用在什么场合?OLAP，数据仓库，数据挖掘等查询密集型应用。
当然，列存储数据库并不是说完全不能进行更新操作，其实它们的更新操作性能并不是很差，一般也够用，但是一方面不如自己的查询性能，另外一方面也不如Oracle这种专门搞OLTP的数据库，所以一般就不提这个。
列存储不适合用在什么场合?相对来说，不适合用在OLTP，或者更新操作，尤其是插入、删除操作频繁的场合。
2.sysbase iq 列存储介绍2.1.列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，Sybase IQ是通过表中的列来存储与访问数据的。
尽管这种方式很明显的不太适合于交易环境，在交易环境中，一个事务与一行数据有效对应，而在查询进程环境中，很显然，查询是基于特定的列来选择的。
列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因此整个数据库是自动索引化的。
事实上，情况并不象上述的这样简单，Sybase IQ有各种方法支持基于列的索引，我们将在下面就此讨论。
使用列方法的另一个结果就是，Sybase IQ在压缩方面比传统的关系型数据库更加有效（根据Sybase所称，效果可达5倍之好）。
这个原因，无疑说，是由于同一列中的所有数据域有相同的数据类型。
因此，每一列都可以为优化的效率与检索进行压缩。
相比来讲，基于行的存储，各个不同的域拥有各不相同的数据类型，这非常适合于交易进程。
在这样的环境中，不断变换理想的压缩算法是不可行的，这意味着任何压缩都将可能是一种最低通用的规则。
基于列的方法的另一个重要优势完全基于所有读出的数据量。
无论何时你从传统的数据库中访问数据，你需要读出完整的每一行，而不管你实际所感兴趣的是哪些域。
实际上，这可能意味着读300个字节的数据仅仅检索20个字符的数据。
但是，基于列来读取数据，你仅仅需要读出你想要了解的数据。
当然，读取一条单独的记录时，性能上的不同可以忽略，但是许多查询需要进行全表扫描。
当读取数百万行数据时，性能的不同就会非常显著。
Sybase认为，Sybase IQ的列存储天然的比普通的ROLAP方法提供更佳的性能，IQ不需要象多数竞争对手或者Sybase Adaptive Server Enterprise(ASE)一样支持硬件的并行处理。
尤其是，Sybase指出，与数据分区相关的问题就是需要支持硬件的并行机制。
显而易见，不论如何进行分区，分区都会带来很多问题（更不必说额外的维护了），不过，它打开了性能改进的实质性途径。
然而，Sybase 进一步阐述道，这仅仅是对基于行的方法所与生俱来的糟糕性能的一种补偿机制。
Sybase有很多事实支持它的论断，但这并不意味着Sybase避免任何形式的数据分区。
然而，不同于水平分区，Sybase IQ实施的是垂直分区，也就是说分区是按照列而不是按照行进行的。
该方法的优势之一是分区从来不会变得不均衡，这是由于每个表中的每列都有相同数量的域。
这大大降低了管理分区的维护需求，同时消除了数据库的重新组织，而在分区变得不均衡从而开始影响性能的时候，数据库重新组织是必需进行的。
最后，需要注意的是，Sybase IQ并没有避免使用OLAP。
对于那些希望在聚合层次下以一个相对预先定义的方式进行查询的用户来讲，OLAP具有明显的优势。
基于此，Sybase 支持OLAP功能属性如排列、百分比、平均。
2.2.数据压缩传统的数据库引擎不能以一种通用的方式进行数据压缩，主要是由于存在以下三个问题：1. 按行存储的数据存储方式不利于压缩。
这是因为数据（大多为二进制数据）在以这种方式存储时重复并不多。
我们发现，按行存储的数据，最多能有5-10%的压缩比例；2. 对于许多2K 和4K 的二进制数据页来说，为压缩和解压缩而增加的开销太大；3. 在OLTP 环境中，大量读取和更新混杂在一起。
每一次更新需要进行压缩操作，而读取只需解压缩操作，大多数的数据压缩算法在压缩时比解压缩时慢4 倍。
这一开销将明显降低OLTP 数据库引擎的事务处理效率而使得数据压缩的代价昂贵到几乎不能忍受。
在数据仓库应用中，数据压缩可以用小得多的代价换取更大好处。
其中包括减少对于存储量的要求；增大数据吞吐量，这相当于减少查询响应时间。
Sybase IQ 使用了数据压缩。
这是由于数据按列存储，相邻接的字段值具有相同的数据类型，其二进制值的范围通常也要小得多，所以压缩更容易，压缩比更高。
Sybase IQ 对按列存储的数据通常能得到大于50%的压缩。
更大的压缩比例，加上大页面I/O，使得Sybase IQ在获得查询的优良性能的同时，减少了对于存储空间的需求。
在传统的数据库中，为提高查询性能所建立的索引占用的磁盘空间往往需要比数据本身需要的磁盘空间多出3-10倍。
而Sybase IQ 存储数据所占用的磁盘空间通常只是原数据文件的40%-60%，是传统数据库所占用空间的几分之一。
Sybase IQ与传统数据库在数据压缩方面的典型对比智能压缩技术，与精巧的索引结构和列存储结合，给了IQ 比其他数据库引擎高的多的存储效果。
这将获得更低的存储成本与更高的性能（因为系统仅需很少的磁盘I/O读取或写入任何给定的数据库块）。
2.3.索引Sybase IQ的秘密在于其索引。
随着Sybase 客户发现了新的分析需求，Sybase 可以简捷地建立新的索引以满足这些需求。
这种方法的奇妙之处在于为数据仓库增加新的索引几乎不会（即使有也是微乎其微）影响数据仓库的架构或使用仓库的分析型应用。
在实时企业与闭环应用领域，Sybase将索引视为在TB数量级（将来）甚至PB数量级数据仓库中获得更高查询性能的关键。
今天，Sybase实际上已使用了如下几种种索引机制：2.3.1.Low Fast 索引这些是低基数索引，它使用一个被称之为“代号化”的进程。
使用该进程，数据被转换为代号，然后存储这些代号而不是数据。
这对于减少冗余数据的数量尤其有用。
例如，在整个英国拥有大量客户群的公司，将需要存储客户的地址。
这将意味着巨大数量的重复的郡的名称。
因此，不是保存大量的“班夫郡”的实例，例如，Sybase将会用一个数字代替每个郡的名称。
因此，由于班夫郡按照拼音排列在英国是第5个郡（排在Aberdeen,Armagh,Avon与Ayrshire之后）因此，它可能就会被设值为5。
如果一个列包含一个数字值，该值自身可以用于代号化的基础。
一旦建立了代号（这是一个自动进行的进程），一个位图索引将被建立以表示这些代号。
代号化典型地应用于列数据存在有限数量的可能取值。
这也是为什么Sybase称之为低基数索引的原因，典型的，它仅用于不同的取值个数在1500以内的域。
2.3.2.Bit-Wise索引对于高基数的域，那些取值个数超过1500个（如金额值），Sybase使用其专利的被称之为Bit-Wise索引.这在你希望在范围搜索的时候同时进行计算的情况下，尤为有用，例如，查找销售价格低于50欧元的货品数量及总收入。
如同位图的其他变量，该方法的优势之一就是计数（count）查询可以直接通过读取索引获得答案，而无需读取数据。
2.3.3.High Group索引实际上，它是B-树索引。
然而，此处的原则是，用户仅仅在几个列有可能作为一个组来使用的情况下，尤其是高基数与低基数的联合搜索时，才定义这些索引。
比如可能有这样的例子，按照商店（低基数）查询产品销售清单与价格（高基数）。
2.3.4.Fast Projection 索引该索引类型（缺省的）就是列存储本身。
如果用户总是打算检索整个列的数据，则列存储事实上意味着列可以直接映射到表或查询中，而无需显式的定义任何索引。
这非常有用，例如在“Where”从句中。
2.3.5.Word 索引这是一个文本索引。
它基于关键词或短语字符串搜索。
这种类型的索引，历史上一直没有用于数据仓库中。
然而，它有着大量重要的市场，在这些市场上，能够联合定量与定性的分析非常重要。
例如，在医疗横业，医生的诊断通常就是：笔记。
为了获取信息，例如发病率，因此可能必须访问这种非结构化的数据。
pare索引这个索引技术允许数据列的比较，从效果上讲，类似于“if…then…else”表达式。
例如，“if支出大于收入，then…”。
该类型的索引对于在Web应用中实时比较尤其有用。
2.3.7.Join 索引正如索引的名称所示，它是为消除表连接的需要而设计的。
正象大多支持索引的情况，它可能在预先已知的查询需求下更为有用。
2.3.8.Time Analytic 索引这为基于日期、时间、日期与时间建立索引提供了选项。
需要注意的是，对于传统的关系型数据库，处理基于时间的查询尤为困难。
大量扩展工具用以支持在各种情况下使用这些索引。
这包括为减少硬盘（或内存——位图可能存在缓冲中）需求的索引压缩，联合使用不同类型索引的能力，以及使用布尔操作如AND与OR过滤比特队列等。
这些特性表明，Sybase IQ克服了传统的位图的缺陷，即不适合于表连接或数据聚合。
Sybase IQ在最近发布的版本中增加了一个索引顾问（Index Advisor），这一点尤其令人欢欣：这将建议管理员何时应该增加新的索引以及增加那种类型的索引。
3.行列存储比较将表放入存储系统中有两种方法，而我们绝大部分是采用行存储的。
行存储法是将各行放入连续的物理位置，这很像传统的记录和文件系统。
然后由数据库引擎根据每个查询提取需要的列。
列存储法是将数据按照列存储到数据库中，与行存储类似；3.1.基于行的储存基于行的存储是将数据组织成多个行，这样就能在一个操作中找到所有的列。
这种做法的缺点是必须每次处理一整行，而不是只处理自己需要的列。
不过，这样在处理相同实体的两个或多个列的查询时能够取得更快的速度，而且可以提高更新、插入和删除操作的速度。
基于行的存储系统可以进行并行处理，并且不需要模仿顺序文件系统，尽管有许多产品仍然在这样做。