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1，什么是nosql数据库什么又是列式数据库

NoSQL与关系型数据库设计理念比较 关系型数据库中的表都是存储一些格式化的数据结构，每个元组字段的组成都一样，即使不是每个元组都需要所有的字段，但数据库会为每个元组分配所有的字段

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2，mongodb 是列存数据库吗

Mongodb使用的是文件存储系统。只是在文件系统的基础之上增加了文件地址的索引以提高查询速度。如果你还不是很熟悉，可以看看慕课网。
如楼上所言mongodb是非关系型数据库，优势用来存文档型数据，而非结构化数据。适用于网站数据库。以上仅供参考~

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3，大侠sybase iq和sybase ase的区别是什么

ASE是sybase OLTP数据库，行式存储。IQ是Sybase OLAP和DSS的数据库，采用列式存储，适合数据仓库、数据集市等分析性应用，不符合并发压力大的联机场景。
ase是sybase oltp数据库，行式存储。iq是sybase olap和dss的数据库，采用列式存储，适合数据仓库、数据集市等分析性应用，不符合并发压力大的联机场景。两者是通过端口号区分的

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4，基于列存储的关系型数据库有哪些

目前大数据存储有两种方案可供选择：行存储和列存储。业界对两种存储方案有很多争持，集中焦点是:谁能够更有效地处理海量数据，且兼顾安全、可靠、完整性。从目前发展情况看，关系数据库已经不适应这种巨大的存储量和计算要求，基本是淘汰出局。在已知的几种大数据处理软件中，hadoop的hbase采用列存储，mongodb是文档型的行存储，lexst是二进制型的行存储。在这里，我不讨论这些软件的技术和优缺点，只围绕机械磁盘的物理特质，分析行存储和列存储的存储特点，以及由此产生的一些问题和解决办法。
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5，列式数据库的举例

下面以GBase 8a分析型数据库为例，描述列存储对数据存储与管理的作用。面对海量数据分析的 I/O 瓶颈，GBase 8a 把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。不读取无效数据：降低 I/O 开销，同时提高每次 I/O 的效率，从而大大提高查询性能。查询语句只从磁盘上读取所需要的列，其他列的数据是不需要读取的。例如，有两张表，每张表100GB 且有100 列，大多数查询只关注几个列，采用列存储，不需要像行存数据库一样，将整行数据取出，只取出需要的列。磁盘 I/0 是行存储的 1/10或更少，查询响应时间提高 10 倍以上。高压缩比：压缩比可以达到 5 ~ 20 倍以上，数据占有空间降低到传统数据库的1/10 ，节省了存储设备的开销。当数据库的大小与数据库服务器内存大小之比达到或超过 2:1 （典型的大型系统配置值）时，列存的 I/O 优势就显得更加明显；GBase 8a 分析型数据库的独特列存储格式，对每列数据再细分为“数据包”。这样可以达到很高的可扩展性：无论一个表有多大，数据库只操作相关的数据包，性能不会随着数据量的增加而下降。通过以数据包为单位进行 I/O 操作提升数据吞吐量，从而进一步提高I/O效率。由于采用列存储技术，还可以实现高效的透明压缩。由于数据按列包存储，每个数据包内都是同构数据，内容相关性很高，这使得GBase 8a 更易于实现压缩，压缩比通常能够达到 1:10 甚至更优。这使得能够同时在磁盘 I/O 和 Cache I/O 上都提升数据库的性能，使 GBase 8a 在某些场景下的运算性能比传统数据库快 100 倍以上。GBase 8a 允许用户根据需要设置配置文件，选择是否进行压缩。在启用压缩的情况下GBase 8a 根据数据的不同特性以及不同的分布状况，自动采用相应的压缩算法，如：行程编码（适用于大量连续重复的数据，特别是排序数据）；基于数据的差值编码（适用于重复率低，但彼此差值较小的数据列）；基于位置的差值编码（适用于重复率高，但分布比较随机的数据列）。

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