列式存储的数据库有哪些，基于列存储的关系型数据库有哪些

来源：整理时间：2024-08-02 16:12:04 编辑：黑码技术手机版

1，基于列存储的关系型数据库有哪些

目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，hadoop的hbase采用列存储，mongodb是文档型的行存储，lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。

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基于列存储的关系型数据库有哪些

2，nosql数据库有哪些

分类一：键值数据库 Redis, Voldemort, Oracle BDB，国内的ssdb分类二：列存储数据库 Cassandra, HBase分类三：文档型数据库 CouchDB, MongoDb，国内的SequoiaDB分类四：图形(Graph)数据库 Neo4J, InfoGrid, Infinite Graph

这个范围太广了，太多了，而且很多数据库不是纯nosql，给你列几个比较著名的吧。dynamodbberkeley dbmongodbhypergraphdbarangodbgemfireemc documentum xdb等等等等另外，楼上提到的hoodoop不是数据库，而是一种集成了数据分布系统的软件框架，与数据库是有相当大区别的。

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3，列式数据库的举例

下面以GBase 8a分析型数据库为例，描述列存储对数据存储与管理的作用。面对海量数据分析的 I/O 瓶颈，GBase 8a 把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势就显得更加明显；GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。由于数据按列包存储，每个数据包内都是同构数据，内容相关性很高，这使得GBase 8a 更易于实现压缩，压缩比通常能够达到 1:10 甚至更优。这使得能够同时在磁盘 I/O 和 Cache I/O 上都提升数据库的性能，使 GBase 8a 在某些场景下的运算性能比传统数据库快 100 倍以上。GBase 8a 允许用户根据需要设置配置文件，选择是否进行压缩。在启用压缩的情况下GBase 8a 根据数据的不同特性以及不同的分布状况，自动采用相应的压缩算法，如：行程编码（适用于大量连续重复的数据，特别是排序数据）；基于数据的差值编码（适用于重复率低，但彼此差值较小的数据列）；基于位置的差值编码（适用于重复率高，但分布比较随机的数据列）。

列式数据库的举例