存储模式

1、列存储模式：可压缩数据，数据维护成本低，适合分析型数据

2、行存储模式：数据维护成本高，适合事物型数据

行式存储：事务型数据

列式存储：分析型数据

存储模式

1、列存储模式：可压缩数据，数据维护成本低，适合分析型数据

2、行存储模式：数据维护成本高，适合事物型数据

行式存储压缩比列式效率低

HBase的存储模式

1、行式存储：索引性能好

2、列式存储：压缩性能好

3、行式存储与列式存储的应用环境：

1）单列或多列或使用频率较高，事务或读取频率不高、数据量非常大，使用列式存储

2）行式存储实现解决关系型数据解决方案，表与表之间有很强的关联关系且数据量不大的话，使用行式存储。

HBase的存储模式

1、行式存储：索引性能好

2、列式存储：压缩性能好

行式存储与列式存储：

行式存储是经典的 RDBMS 的存储解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每行的数据都存储在一起
- 行式存储维护大量的索引，存储成本较高，但是对于随机读的效率非常高
- 强事务支持
- 适用场景：OLTP 应用

列式存储是 HBase 等 NoSQL 列式数据库的解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每列的数据都存储在一起
- 列式存储由于其稀疏性的特性，存储成本较低。
- 适用场景：OLAP 应用，事务要求不高且数据量大

行式存储与列式存储：

行式存储是经典的 RDBMS 的存储解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每行的数据都存储在一起
- 行式存储维护大量的索引，存储成本较高，但是对于随机读的效率非常高
- 强事务支持
- 适用场景：OLTP 应用

列式存储是 HBase 等 NoSQL 列式数据库的解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每列的数据都存储在一起
- 列式存储由于其稀疏性的特性，存储成本较低。
- 适用场景：OLAP 应用，事务要求不高且数据量大

行式存储与列式存储：

行式存储是经典的 RDBMS 的存储解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每行的数据都存储在一起
- 行式存储维护大量的索引，存储成本较高，但是对于随机读的效率非常高
- 强事务支持
- 适用场景：OLTP 应用

列式存储是 HBase 等 NoSQL 列式数据库的解决方案，有以下特性：
- 在底层的存储结构上，每列的数据都存储在一起
- 列式存储由于其稀疏性的特性，存储成本较低。
- 适用场景：OLAP 应用，事务要求不高且数据量大

行式存储与列式存储

HBase的存储模式

HBase的存储模式

列式存储 :OTLP 分析型

行式存储;  OTAL事务型