标签:style blog http io color ar 使用 sp strong
最近看到一篇很好资料,里面三言两语配上几个图就把列式存储(Column-based Storage)讲明白了,牛啊!最喜欢的就是这种浅显易懂就把背景知识讲得明明白白,而不是长篇大论的讲概念。
列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表(翻译不好,直接抄原文了):
? Row-based storage stores atable in a sequence of rows.
? Column-based storage storesa table in a sequence of columns.
下面来看一个例子:
从上图可以很清楚地看到,行式存储下一张表的数据都是放在一起的,但列式存储下都被分开保存了。所以它们就有了如下这些优缺点:
| 行式存储 | 列式存储 |
优点 | ? 数据被保存在一起 ? INSERT/UPDATE容易 | ? 查询时只有涉及到的列会被读取 ? 投影(projection)很高效 ? 任何列都能作为索引 |
缺点 | ? 选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取 | ? 选择完成时,被选择的列要重新组装 ? INSERT/UPDATE比较麻烦 |
注:关系型数据库理论回顾 - 选择(Selection)和投影(Projection)
刚才其实跳过了资料里提到的另一种技术:通过字典表压缩数据。为了方面后面的讲解,这部分也顺带提一下了。
下面中才是那张表本来的样子。经过字典表进行数据压缩后,表中的字符串才都变成数字了。正因为每个字符串在字典表里只出现一次了,所以达到了压缩的目的(有点像规范化和非规范化Normalize和Denomalize)
下面就是最牛的图了,通过一条查询的执行过程说明列式存储(以及数据压缩)的优点:
关键步骤如下:
1. 去字典表里找到字符串对应数字(只进行一次字符串比较)。
2. 用数字去列表里匹配,匹配上的位置设为1。
3. 把不同列的匹配结果进行位运算得到符合所有条件的记录下标。
4. 使用这个下标组装出最终的结果集。
标签:style blog http io color ar 使用 sp strong
原文地址:http://blog.csdn.net/dc_726/article/details/41143175