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title: "Columnar Storage"
type: concept
tags:
  - Data-Warehouse
  - Storage
  - Performance
sources:
  - ctp-topic-68-introduction-to-redshift
last_updated: 2026-04-23
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## Overview
列式存储（Columnar Storage）是一种数据存储格式，数据按列而非按行组织。专为分析型工作负载（OLAP）设计，相比传统行式存储能显著提升聚合查询和全表扫描性能，同时降低存储空间需求。

## How It Works
行式存储按行存储：`[row1_col1, row1_col2, row1_col3, row2_col1, row2_col2, row2_col3, ...]`
列式存储按列存储：`[col1_row1, col1_row2, ..., col2_row1, col2_row2, ..., col3_row1, col3_row2, ...]`

## Key Advantages
- **查询性能**：只需读取查询涉及的列，避免全行读取 I/O 开销
- **压缩效率**：同一列数据类型一致，压缩比更高（如 Dictionary Encoding、Run-Length Encoding）
- **向量化执行**：列式数据可直接进行 SIMD 向量化计算，CPU 利用率更高
- **聚合查询友好**：COUNT/SUM/AVG 等聚合仅需读取相关列

## Trade-offs
- **点查询效率低**：单行更新/插入需读写整列数据
- **写入放大**：行更新涉及多列修改
- **适用场景受限**：适合读密集型分析，不适合频繁更新的事务处理

## Applications
- **数据仓库**：Amazon Redshift、Google BigQuery、Snowflake、ClickHouse
- **列式文件系统**：Apache Parquet、Apache ORC
- **分析型数据库**：Apache Druid、Apache Kylin

## Related Concepts
- [[MPP]]：列式存储常与 MPP 架构结合，实现大规模并行分析
- [[Sort-Key]]：在列式存储中排序键可进一步优化范围查询性能
- [[Data Compression]]：列式存储天然适合高压缩比