面向列的数据库简介 (面向列的数据库是什么意思)

随着数据量的不断增加，传统的面向行的数据库已经不能满足业务需求，这时候面向列的数据库应运而生。面向列的数据库是将数据按照列进行存储和操作的数据库系统，也称为列式存储数据库。与传统的面向行的数据库相比，面向列的数据库在处理大数据时有着更高的效率和更好的表现。

本文将介绍面向列的数据库的概念、特点、应用场景以及常见的面向列的数据库产品。

一、概念

面向列的数据库与传统面向行的数据库更大的差别在于数据存储方式。传统面向行的数据库按照行进行存储和操作，每行对应一个记录，包含多个字段。而面向列的数据库则是将同一列的数据存储在一起，每列对应一个字段，这种存储方式可以大大优化复杂查询和聚合操作的性能。

二、特点

1. 高性能：面向列的数据库能够将不同表的列提取出来，合并成一个新的列存储在一起，使用者能够快速地根据字段进行查询。这种存储方式与传统的行式存储相比，拥有更高的查询效率。

2. 节省空间：由于每个字段只存储一次，所以面向列的数据库相比传统的行式存储方式可以节省大量的存储空间。

3. 易于扩展：面向列的数据库可以方便的添加新的列，而如果需要增加行数的话，则需要对整个表进行调整，非常麻烦。

4. 处理大数据量：在处理大数据时，传统面向行的数据库很容易出现性能问题。而面向列的数据库则可通过充分利用压缩算法和尽可能多的对查询优化实现高效的处理大数据量。

三、应用场景

面向列的数据库在大数据场景下有着广泛应用，特别是在实时数据分析和大数据存储分析等领域表现突出。以下是常用的面向列的数据库应用场景：

1. 数据仓库：在大数据仓库中，传统的行式存储按照表进行存储，而在面向列的数据库中则是将不同表的列提取出来存储在一起，这样可以提高数据查询的速度，方便数据仓库在大数据环境下的维护。

2. 实时数据分析：在实时数据检索操作中，面向行的数据库需要进行复杂的数据查询操作，而面向列的数据库则通过将不同表的列提取出来存储，可以实现不同数据的合并和查询，更方便实现对不同数据的分析和存储。

3. 金融分析：在金融领域，大规模的数据分析是非常重要的，并且需要数据处理速度快、可靠性高、存储成本低等特点。因此，面向列的数据库被广泛应用于金融分析领域。

四、常见面向列的数据库产品

1. Vertica：Vertica是一款列式数据库，被广泛应用于实时数据分析、金融交易分析等领域。它的查询速度非常快，可以在很短的时间内对几个T的数据进行分析。

2. Infobright: 该数据库更大的特点是采用了“分区裂变”技术，这种技术可以将数据分块并压缩，降低了存储成本的同时提高了查询速度。

3. Amazon Redshift:这是一款基于列式存储的云端数据仓库，可以方便地进行大数据分析，尤其适用于在线广告等高效处理大数据的场景。

4. HBase: HBase是Apache Hadoop项目的一部分，是一款非关系型数据库，支持TB或PB级别的数据存储和管理，是一个分布式面向列的数据库系统，主要应用于大规模数据下的在线网站实时数据查询。

五、

面向列的数据库以它高性能、节省空间、易于扩展、处理大数据量等特点成为许多企业和机构在大数据存储中的首选。未来，随着数据量的不断增长和大数据分析领域的不断扩大，面向列的数据库将会被应用于越来越多的场景。