一、為什么列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)讀取速度會(huì)比傳統(tǒng)的行數(shù)據(jù)庫(kù)快

列存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)更適合OLAP，行存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)庫(kù)更適合OLTP所謂的快只是針對(duì)于進(jìn)行olap操作而言。我們知道，數(shù)據(jù)在存儲(chǔ)中的基本單位為頁，這也是進(jìn)行數(shù)據(jù)讀取時(shí)候基本單位，一次讀取就是一次IO操作。

以行方式查詢（在有適當(dāng)?shù)乃饕闆r下)，那么，執(zhí)行一次以上查詢，只需要掃描一次page1就可以了。

以列方式查詢，需要投其掃描page1 和page2共2次，分別取得字段1，字段2的單行值。

OK，我們換成olap的典型查詢

select avg(字段2) from table

–（注意，這里假設(shè)字段2為一個(gè)整型數(shù)據(jù)，而且無where條件限制，即需要掃描全部數(shù)據(jù)）

對(duì)于行存儲(chǔ)，這個(gè)查詢需要兩次IO將全部數(shù)據(jù)放入內(nèi)存后，進(jìn)行頁間數(shù)據(jù)的跳讀（類隨機(jī)讀取)，對(duì)于列存儲(chǔ)，只需要一次IO將page2放入內(nèi)存后進(jìn)行連續(xù)讀取，如果字段2還有多頁的話，也都是進(jìn)行的物理連續(xù)讀取

也就是說，在進(jìn)行olap操作時(shí)候，不僅是減小了IO次數(shù)，而且把隨機(jī)讀取變?yōu)榱诉B續(xù)讀取。

列式存儲(chǔ)把相同類型的數(shù)據(jù)歸在一起，壓縮比可以很高，通常能到10%~25%。數(shù)據(jù)庫(kù)的瓶頸通常在IO，很高的壓縮比，可以大大減輕數(shù)據(jù)讀取的壓力，提高響應(yīng)速度。

除去字符串類型，其他類型的字段通常是固定長(zhǎng)度的，而且在磁盤和內(nèi)存的字節(jié)順序通常是一致的，可以直接映射，省去了解析的過程。而在行存儲(chǔ)中，只要有變長(zhǎng)的字段存在，需要逐行逐字段的解析。

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二、列存儲(chǔ)的特點(diǎn)

在讀取數(shù)據(jù)時(shí)，SQL?Server每次都把所需數(shù)據(jù)所在的整個(gè)Page讀取到內(nèi)存中，Page是數(shù)據(jù)讀取的最小單位。如果采用行存儲(chǔ)，每一個(gè)Page都存儲(chǔ)所有列的數(shù)據(jù)，每行的Size決定了單個(gè)Page能夠存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)行數(shù)量。

我們可以粗略計(jì)算一下，如果一個(gè)數(shù)據(jù)行有10列，每列的平均Size是10B，一行的Size是100B，那么單個(gè)Page非常多存儲(chǔ)80行（8060B/100B）；如果采用列存儲(chǔ)模式，那么單個(gè)Page可以存儲(chǔ)806行（8060B/10B）。就單個(gè)Page存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)行數(shù)量而言，列存儲(chǔ)是行存儲(chǔ)的10倍，SQL Server引擎把一個(gè)Page讀取到內(nèi)存中，能夠獲取的數(shù)據(jù)行數(shù)量成10倍增加。

因此，采用列存儲(chǔ)模式時(shí)，每一個(gè)Page能夠存儲(chǔ)更多的數(shù)據(jù)行。在加載列存儲(chǔ)數(shù)據(jù)時(shí)，SQL Server只需要消耗少量的IO，就能把某一列的全部數(shù)據(jù)加載到緩存中。當(dāng)從列很多的大表中讀取幾個(gè)列時(shí)，相比傳統(tǒng)的行存儲(chǔ)（Row Store）模式，列存儲(chǔ)（Column Store）能夠成千上萬倍地提高數(shù)據(jù)的讀取速度和查詢性能。