从存储方式到应用场景，列式存储和行式存储全面对比

后端

2023-05-31 10:50:31

列式存储与行式存储：哪种存储方式适合您的数据？

在数据存储的世界中，列式存储和行式存储是两种截然不同的方法，各有优缺点，适用于不同的场景。在本文中，我们将深入探讨这两种存储方式，帮助您了解它们的差异并选择最适合您需求的存储方式。

什么是列式存储？

列式存储是一种数据组织方式，其中数据按列而不是按行存储。这意味着相同类型的数据（例如，所有客户名称或所有销售额）被存储在一起。这种组织方式使快速检索大量相同列的数据变得非常有效。

列式存储的优势：

压缩： 列式存储可以更好地压缩数据，因为相同类型的数据往往具有相似的值，可以进行更有效地压缩。
过滤： 列式存储可以更轻松地过滤数据，因为相同类型的搜索往往集中在少数几列。
聚合： 列式存储可以更轻松地聚合数据，因为相同类型的搜索往往集中在少数几列。
分析型工作负载： 列式存储非常适合需要分析大量数据的应用程序，如商业智能和数据挖掘。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建一个列式存储的 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    "name": ["John", "Jane", "Mary"],
    "age": [20, 25, 30],
    "salary": [10000, 12000, 15000]
})

# 按列筛选数据
filtered_df = df[df["age"] > 25]

# 聚合数据
aggregated_df = df.groupby("age").mean()

什么是行式存储？

行式存储是一种数据组织方式，其中数据按行而不是按列存储。这意味着每行数据包含有关单个实体（例如，客户或产品）的所有信息。这种组织方式使得快速检索单个行的所有数据变得非常有效。

行式存储的优势：

更新： 行式存储允许更轻松地更新数据，因为只需要更新受影响的行，而列式存储需要更新整个列。
事务： 行式存储更适合需要执行大量事务的应用程序，如电子商务和在线银行。
随机读取： 行式存储允许更轻松地随机读取数据，因为可以更快速地找到特定行。
事务型工作负载： 行式存储非常适合需要快速更新和查询数据的应用程序，如电子商务和在线银行。

代码示例：

import sqlite3

# 创建一个行式存储的数据库
conn = sqlite3.connect("data.db")
c = conn.cursor()

# 创建一个表
c.execute("CREATE TABLE customers (id INTEGER PRIMARY KEY, name TEXT, age INTEGER, salary INTEGER)")

# 插入一些数据
c.execute("INSERT INTO customers (name, age, salary) VALUES (?, ?, ?)", ("John", 20, 10000))
c.execute("INSERT INTO customers (name, age, salary) VALUES (?, ?, ?)", ("Jane", 25, 12000))
c.execute("INSERT INTO customers (name, age, salary) VALUES (?, ?, ?)", ("Mary", 30, 15000))

# 提交更改
conn.commit()

# 查询数据
c.execute("SELECT * FROM customers WHERE age > 25")
results = c.fetchall()

# 打印结果
for row in results:
    print(row)

列式存储与行式存储的比较

下表总结了列式存储和行式存储之间的主要差异：

特征	列式存储	行式存储
存储方式	数据按列存储	数据按行存储
压缩	更佳	较差
过滤	更容易	更难
聚合	更容易	更难
分析型工作负载	更适合	不太适合
事务型工作负载	不太适合	更适合
随机读取	更难	更容易