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我们在上文中给大家简单介绍了大数据存储技术的常见要求等内容，而今天我们就再来了解一下，大数据行式与列式存储结构的优缺点。
1、行式存储结构
传统关系型数据库使用的存储结构就是行式存储结构，记录以行的形式存储在数据库关系表中。在分布式系统存储下，表按照行水平分割，每行中所有数据存放在同一个数据块中，数据块又有可能分布在不同的节点上，如果读取行中的一列和二列则需要先读取本地节点上所有符合条件的行，然后过滤出一列和二列。行式存储结构的优点是数据加载速度快，所有数据优先从本地读取，不需要额外的网络开销。缺点是每行中所有列都放在了相同的数据块中，在读取一行数据时会读取当前行的所有列，这样就增加了额外的磁盘I/O开销。并且每一列存储的数据类型不能一样，在数据压缩时不同数据类型压缩效果会很大，这样会导致磁盘利用率低，同样也会导致磁盘I/O加大。
2、列式存储结构
列式存储结构将关系表按列垂直分割成多个子关系表，分割后的每组子关系表中的所有数据存放在同一个数据块中，每一列都是独立存储的。列式存储结构的优点是只读取有用的列，能够避免额外的磁盘I/O开销，同一列中的数据类型相同，因此数据压缩时有很好的压缩比，提高了磁盘的空间利用率。缺点是由于列式存储按照列来垂直分割数据，因此不同的列可能分布在不同的节点上，读取不同的列会出现跨界点访问的问题，这样就增加了网络传输所消耗的时间。下面是我列出的行式存储结构和列式存储结构的优缺点表格：
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2023-11-24
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