传统的行式数据库将一个个完整的数据行存储在数据页中。这种方式在大数据量查询的时候会出现以下问题
1、在没有索引的情况下，会把一行全部查出来，查询会使用大量IO
2、虽然建立索引和物化视图可以可以快速定位列，但是也需要花费大量时间
但是如果处理查询时需要用到大部分的数据列，这种方式在磁盘IO上是比较高效的。
一般来说，OLTP（Online Transaction Processing，联机事务处理）应用适合采用这种方式。
一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万甚至几十亿个数据行，且该查询往往只关心少数几个数据列。例如，查询今年销量最高的前20个商品，这个查询只关心三个数据列：时间（date）、商品（item）以及销售量（sales amount）。商品的其他数据列，例如商品URL、商品描述、商品所属店铺，等等，对这个查询都是没有意义的。
如下图，列式数据库是将同一个数据列的各个值存放在一起。插入某个数据行时，该行的各个数据列的值也会存放到不同的地方。上例中列式数据库只需要读取存储着“时间、商品、销量”的数据列，而行式数据库需要读取所有的数据列。因此，列式数据库大大地提高了OLAP大数据量查询的效率。当然，列式数据库不是万能的，每次读取某个数据行时，需要分别从不同的地方读取各个数据列的值，然后合并在一起形成数据行。因此，如果每次查询涉及的数据量较小或者大部分查询都需要整行的数据，列式数据库并不适用。
很多列式数据库还支持列组（column group，Bigtable系统中称为locality group），即将多个经常一起访问的数据列的各个值存放在一起。如果读取的数据列属于相同的列组，列式数据库可以从相同的地方一次性读取多个数据列的值，避免了多个数据列的合并。列组是一种行列混合存储模式，这种模式能够同时满足OLTP和OLAP的查询需求。
由于同一个数据列的数据重复度很高，因此，列式数据库压缩时有很大的优势。例如，Google Bigtable列式数据库对网页库压缩可以达到15倍以上的压缩率。另外，可以针对列式存储做专门的索引优化。比如，性别列只有两个值，“男”和“女”，可以对这一列建立位图索引：
如下图所示，“男”对应的位图为100101，表示第1、4、6行值为“男”；“女”对应的位图为011010，表示第2、3、5行值为“女”。如果需要查找男性或者女性的个数，只需要统计相应的位图中1出现的次数即可。另外，建立位图索引后0和1的重复度高，可以采用专门的编码方式对其进行压缩。
得出如下结论：
列式存储： 每一列单独存放，数据即是索引。
只访问涉及得列，如果我们想访问单独一列（比如NAME）会相当迅捷。
一行数据包含一个列或者多个列，每个列一单独一个cell来存储数据。而行式存储，则是把一行数据作为一个整体来存储。
在HANA的世界中，并不是只存在列式存储，行式存储也是存在的。那么读者不经要问
什么时候应该使用行式存储？什么时候应该使用列式存储呢？
如果你大部分时间都是关注整张表的内容，而不是单独某几列，并且所关注的内容是不需要通过任何聚集运算的，那么推荐使用行式存储。原因是重构每一行数据（即解压缩过程）对于HANA来说，是一个不小的负担。
列式存储的话，比如你比较关注的都是某几列的内容，或者有频繁聚集需要的，通过聚集之后进行数据分析的表。
详细归纳为如下：
选择HANA列式存储
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基于一列或比较少的列计算的时候 |
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经常关注一张表某几列而非整表数据的时候 |
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数据表拥有非常多的列的时候 |
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数据表有非常多行数据并且需要聚集运算的时候 |
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数据表列里有非常多的重复数据，有利于高度压缩 |
选择HANA行式存储
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关注整张表内容，或者需要经常更新数据 |
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需要经常读取整行数据 |
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不需要聚集运算，或者快速查询需求 |
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数据表本身数据行并不多 |
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数据表的列本身有太多唯一性的数据 |
hbase 存储
google bigtable 的开源实现
hdfs 和hbase 的比较
1、都有良好的容错性和扩展性
2、hdfs适合批处理，但不支持随机查找，不适合增量数据，不支持数据更新
hbase 是hdfs的很好补充
hbase 表的特点
1、大： 可存储数十亿行，百万列
2、无模式：同一个表可以有不同的列
3、稀疏：空列不占存储空间
4、多版本：每个单元格有版本号
如果按行存储：
按列存储
存储方式
put 表名，rowkey，列族:列名 ，值
逻辑视图：
数据模型：
hbase schema 可以有多个table
每个表由多个column family 组成
有 dynamic column 组成
物理模型
每个列族存储在hdfs上一个单独的文件
rowkey 和 version 在每个列族都有一份
控制不保存，占位符都没有有
