NoSQL入门学习

前段时间简单学习了一下NoSQL的基础入门，对面向列的数据库（columnar database）尤其有兴趣，稍作整理，如下。

普通的关系型数据库（RDBMS）都是以行为单位来存储数据的，擅长进行以行为单位的读入处理，最简单最常见的就是特定条件数据的获取。某一个体（一条记录）的一行数据，会记录和该个体的各项属性值，因此，关系型数据库也被成为面向行的数据库（MySQL, Oracle等）；但是，面向列的数据库是以列为单位来存储数据的，擅长以（竖）列为单位读入数据。值得一提的是这里说的“面向行”、“面向列”并不仅仅是想象中的一个二维表格，一个横向，一个纵向。如图

    

这里的行和列是对于存储上来说，上面两个表中的数据，都得由数据库把这个二维表存储到一系列一维的“字节”中，再由操作系统写到内存或硬盘中。


行式数据库把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，依次类推。

1,张三,男,252,李四,女,263,王五,女,25

列式数据库把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推。

<pre name="code" class="html">

1,2,3张三,李四,王五男,女,女25,26,25

尽管这样看起来可能第一堆数据还能直观的表现出一些意义，但是第二堆数据就显得杂乱五脏了；不过没有关系，这样的一堆不是给我们看的，只要我们的硬盘能识别就OK~ 列式数据库数据的存储是按照列进行的，每一列单独存放，数据即是索引，因此也就很明显在单独查询某一列做筛选时，只访问查询涉及的列，大大降低了系统的I/O，列式数据库便可以更迅速的查询数据，优势也凸显出来。

行式数据库数据按记录存储，如果要查询一条记录的某一个属性值，需要先读取整条记录的数据，没有索引的查询更会耗费大玲的I/O，建索引或聚合表需要花费大量的时间和资源，真遇到这样的需求，数据库必须被大量膨胀才能满足性能要求。