立足传统关系
数据库，例如Oracle鲲DB2鲲MySQL鲲SQL服务器，基于使用的存储行（行为主）。在基于行的存储数据库中，数据连续地基于行数据存储在逻辑存储单元中。数据以连续存储的形式存在于存储介质中。
我们知道当前的
数据处理大致可以分为两类，在线事务处理OLTP（在线事务处理）和在线分析处理OLAP（在线分析处理）。 OLTP是传统的关系数据库，用于执行基本的日常事务处理鲲，如增加的记录的主要应用数据库鲲鲲验证删除鲲变化等； OLAP是分布式
数据库的主要应用是实时性要求不是很高，但处理的数据量较大，一般适用于复杂的动态系统的报告。
OLTP和OLAP的主要区别。
OLTP和OLAP，为什么数据库的应用程序类别存在显着差异？实际上，这是由于数据库的不同存储模式。
行存储和列存储
立足传统关系数据库，例如Oracle鲲DB2鲲MySQL鲲SQL服务器，基于使用的存储行（行为主）。在基于行的存储数据库中，数据连续地基于行数据存储在逻辑存储单元中。
数据以连续存储的形式存在于存储介质中。
基于列的存储与在线存储相关，分布式数据库（如新的Hbase鲲HP Vertica鲲EMC Greenplum）使用列存储。在基于列的存储的数据库中，数据基于列存储在逻辑存储单元中，并且列中的数据以连续存储的形式存在于存储介质中。适用的在线存储方案包括：
1鲲适用于添加，删除和更改的随机操作；
2鲲必须选择行中所有属性的查询操作；
3鲲需要频繁的插入或更新操作，其操作与索引和行的大小更相关。
在实践中，我们会发现行数据库在读取数据时会有一个固有的“缺陷”。例如，如果所选查询的目标仅涉及少数属性，则目标数据将隐藏在每行数据单元中。在中间，行单元通常非常大，应用程序必须读取每个完整行记录，这大大降低了读取效率。从这个意义上说，行数据库给出的优化方案是添加“索引”。在OLTP类型的应用程序中，索引操作机制或表分区可以简化查询操作的步骤并提高查询的效率。
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