列式存储为何在 OLAP 中如此流行

为什么列式存储在 OLAP（联机分析处理）系统中如此受欢迎？和行式存储相比，它提供了哪些独特优势？在这篇文章中，我们将深入探讨列式存储和行式存储之间的差异，并解释为什么列式存储已成为 OLAP 应用的理想选择。

当涉及到 OLAP 系统时，数据存储的方式至关重要。OLAP 系统需要快速处理大型数据集，并支持复杂的分析查询。在选择数据存储方法时，有两种主要选项：行式存储和列式存储。

行式存储 vs. 列式存储

行式存储是传统的关系数据库中使用的数据组织方法。在行式存储中，数据按行存储，每行包含一个记录的所有列值。这种组织方式对于处理事务性操作非常有效，因为可以快速访问整个记录。

另一方面，列式存储将数据按列组织。这意味着所有相同列的值都存储在一起。这种组织方式对于分析查询非常有效，因为可以快速检索特定列中的所有值。

为什么列式存储适用于 OLAP

列式存储在 OLAP 系统中变得流行有几个原因：

• 快速查询速度： 列式存储使分析查询能够快速执行，因为可以并行处理列。这对于处理大型数据集非常重要，因为查询不会受到 I/O 瓶颈的影响。
• 高压缩率： 列式存储可以实现更高的压缩率，因为相同列中的值往往是相似的。这可以显著减少数据存储空间，从而降低成本。
• 针对分析查询进行优化： 列式存储针对分析查询进行了优化，因为它允许快速检索特定列中的所有值。这对于需要对大型数据集执行复杂分析的 OLAP 系统至关重要。

列式存储技术指南

列式存储使用以下技术来组织和管理数据：

• 列簇： 列簇是一组相关的列，这些列通常一起使用。
• 数据块： 数据块是存储在列簇中的数据的连续块。
• 索引： 索引用于快速查找数据块中特定值的位置。

示例

考虑一个包含销售数据的 OLAP 系统。该系统有以下表：

| 订单 ID | 产品 ID | 数量 | 单价 |
|---|---|---|---|
| 1 | 10 | 5 | 10 |
| 2 | 20 | 10 | 15 |
| 3 | 30 | 15 | 20 |

在行式存储中，这些数据将按行存储，如下所示：

+---------+---------+---------+---------+
| 订单 ID | 产品 ID | 数量 | 单价 |
+---------+---------+---------+---------+
| 1 | 10 | 5 | 10 |
| 2 | 20 | 10 | 15 |
| 3 | 30 | 15 | 20 |
+---------+---------+---------+---------+

在列式存储中，这些数据将按列存储，如下所示：

+---------+---------+---------+---------+
| 订单 ID | 1 | 2 | 3 |
+---------+---------+---------+---------+
| 产品 ID | 10 | 20 | 30 |
+---------+---------+---------+---------+
| 数量 | 5 | 10 | 15 |
+---------+---------+---------+---------+
| 单价 | 10 | 15 | 20 |
+---------+---------+---------+---------+

如果我们想查找订单 ID 为 2 的订单的总数量，则行式存储需要读取整个第二行。另一方面，列式存储只需要读取数量列中的第二个值。这使得列式存储对于分析查询比行式存储快得多。

结论

列式存储是 OLAP 系统的理想选择，因为它提供了快速查询速度、高压缩率和针对分析查询进行优化。通过理解列式存储的工作原理，开发人员可以设计出充分利用其优势的 OLAP 系统。