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行列混合存储

可获得性

本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。

特性简介

openGauss支持行存储和列存储两种存储模型,用户可以根据具体的使用场景,建表时选择行存储还是列存储表。

一般情况下,如果表的字段比较多(即大宽表),查询中涉及到列不很多的情况下,适合列存储。列存储方式如图1所示。如果表的字段个数比较少,查询大部分字段,那么选择行存储比较好。

图 1 列存储示意图

客户价值

在大宽表、数据量比较大的场景中,查询经常关注某些列,行存储引擎查询性能比较差。例如,气象局的场景,单表有200~800个列,查询经常访问10个列,在类似这样的场景下,向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。

特性描述

表有行存表和列存表两种存储模型。两种存储模型各有优劣,建议根据实际情况选择。

  • 行存表

    默认创建表的类型。数据按行进行存储,即一行数据紧挨着存储。行存表支持完整的增删改查。适用于对数据需要经常更新的场景。

  • 列存表

数据按列进行存储,即一列所有数据紧挨着存储。单列查询IO小,比行存表占用更少的存储空间。适合数据批量插入、更新较少和以查询为主统计分析类的场景。列存表不适合点查询,insert插入单条记录性能差。

行存表和列存表的选择依据如下:

  • 更新频繁程度

    数据如果频繁更新,选择行存表。

  • 插入频繁程度

    频繁的少量插入,选择行存表。一次插入大批量数据,选择列存表。

  • 表的列数

    表的列数很多,选择列存表。

  • 查询的列数

    如果每次查询时,只涉及了表的少数(小于总列数的50%)几个列,选择列存表。

  • 压缩率

    列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。

特性增强

无。

特性约束

无。

依赖关系

无。

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