数据库中存储的是什么

数据库中存储的是电子文件。

数据库是存放数据的仓库。它的存储空间很大，可以存放百万条、千万条、上亿条数据。但是数据库并不是随意地将数据进行存放，是有一定的规则的，否则查询的效率会很低。当今世界是一个充满着数据的互联网世界，充斥着大量的数据。

即这个互联网世界就是数据世界。数据的来源有很多，比如出行记录、消费记录、浏览的网页、发送的消息等等。除了文本类型的数据，图像、音乐、声音都是数据。

扩展资料：

数据库的分类

1、关系型数据库： 经过数学理论验证 可以保存现实生活中的各种关系数据， 数据库中存储数据以表为单位；

2、非关系型数据库：通常用来解决某些特定的需求如：数据缓存，高并发访问。 存储数据的形式有多种，举例：Redis数据库：通过键值对的形式存储数据；

参考资料来源：百度百科-数据库

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

本文阐述了怎么使用DBMS存储过程 阐述了使用存储过程的基本的和高级特性 比如返回ResultSet 本文假设你对DBMS和JDBC已经非常熟悉 也假设你能够毫无障碍地阅读其它语言写成的代码（即不是Java的语言） 但是 并不要求你有任何存储过程的编程经历

存储过程是指保存在数据库并在数据库端执行的程序 你可以使用特殊的语法在Java类中调用存储过程 在调用时 存储过程的名称及指定的参数通过JDBC连接发送给DBMS 执行存储过程并通过连接（如果有）返回结果

使用存储过程拥有和使用基于EJB或CORBA这样的应用服务器一样的好处 区别是存储过程可以从很多流行的DBMS中免费使用 而应用服务器大都非常昂贵 这并不只是许可证费用的问题 使用应用服务器所需要花费的管理 编写代码的费用 以及客户程序所增加的复杂性 都可以通过DBMS中的存储过程所整个地替代

你可以使用Java Python Perl或C编写存储过程 但是通常使用你的DBMS所指定的特定语言 Oracle使用PL/SQL PostgreSQL使用pl/pgsql DB 使用Procedural SQL 这些语言都非常相似 在它们之间移植存储过程并不比在Sun的EJB规范不同实现版本之间移植Session Bean困难 并且 存储过程是为嵌入SQL所设计 这使得它们比Java或C等语言更加友好地方式表达数据库的机制

因为存储过程运行在DBMS自身 这可以帮助减少应用程序中的等待时间 不是在Java代码中执行 个或 个SQL语句 而只需要在服务器端执行 个存储过程 网络上的数据往返次数的减少可以戏剧性地优化性能

使用存储过程

简单的老的JDBC通过CallableStatement类支持存储过程的调用 该类实际上是PreparedStatement的一个子类 假设我们有一个poets数据库 数据库中有一个设置诗人逝世年龄的存储过程 下面是对老酒鬼Dylan Thomas（old soak Dylan Thomas 不指定是否有关典故 文化 请批评指正 译注）进行调用的详细代码

try{　int age = ;　String poetName = dylan thomas ;　CallableStatement proc = connection prepareCall( { call set_death_age( ) } );　proc setString( poetName);　proc setInt( age);　cs execute();}catch (SQLException e){　// }

传给prepareCall方法的字串是存储过程调用的书写规范 它指定了存储过程的名称 ？代表了你需要指定的参数

和JDBC集成是存储过程的一个很大的便利 为了从应用中调用存储过程 不需要存根（stub）类或者配置文件 除了你的DBMS的JDBC驱动程序外什么也不需要

当这段代码执行时 数据库的存储过程就被调用 我们没有去获取结果 因为该存储过程并不返回结果 执行成功或失败将通过例外得知 失败可能意味着调用存储过程时的失败（比如提供的一个参数的类型不正确） 或者一个应用程序的失败（比如抛出一个例外指示在poets数据库中并不存在 Dylan Thomas ）

结合SQL *** 作与存储过程

映射Java对象到SQL表中的行相当简单 但是通常需要执行几个SQL语句 可能是一个SELECT查找ID 然后一个INSERT插入指定ID的数据 在高度规格化（符合更高的范式 译注）的数据库模式中 可能需要多个表的更新 因此需要更多的语句 Java代码会很快地膨胀 每一个语句的网络开销也迅速增加

将这些SQL语句转移到一个存储过程中将大大简化代码 仅涉及一次网络调用 所有关联的SQL *** 作都可以在数据库内部发生 并且 存储过程语言 例如PL/SQL 允许使用SQL语法 这比Java代码更加自然 下面是我们早期的存储过程 使用Oracle的PL/SQL语言编写

create procedure set_death_age(poet VARCHAR poet_age NUMBER)poet_id NUMBER;beginSELECT id INTO poet_id FROM poets WHERE name = poet;INSERT INTO deaths (mort_id age) VALUES (poet_id poet_age);end set_death_age;

很独特？不 我打赌你一定期待看到一个poets表上的UPDATE 这也暗示了使用存储过程实现是多么容易的一件事情 set_death_age几乎可以肯定是一个很烂的实现 我们应该在poets表中添加一列来存储逝世年龄 Java代码中并不关心数据库模式是怎么实现的 因为它仅调用存储过程 我们以后可以改变数据库模式以提高性能 但是我们不必修改我们代码

下面是调用上面存储过程的Java代码

public static void setDeathAge(Poet dyingBard int age)throws SQLException{　Connection con = null;　CallableStatement proc = null;

try　{con = connectionPool getConnection();proc = con prepareCall( { call set_death_age( ) } );proc setString( dyingBard getName());proc setInt( age);proc execute();　}　finally　{try{　proc close();}catch (SQLException e) {}con close();　}}

为了确保可维护性 建议使用像这儿这样的static方法 这也使得调用存储过程的代码集中在一个简单的模版代码中 如果你用到许多存储过程 就会发现仅需要拷贝 粘贴就可以创建新的方法 因为代码的模版化 甚至也可以通过脚本自动生产调用存储过程的代码

Functions

存储过程可以有返回值 所以CallableStatement类有类似getResultSet这样的方法来获取返回值 当存储过程返回一个值时 你必须使用registerOutParameter方法告诉JDBC驱动器该值的SQL类型是什么 你也必须调整存储过程调用来指示该过程返回一个值

下面接着上面的例子 这次我们查询Dylan Thomas逝世时的年龄 这次的存储过程使用PostgreSQL的pl/pgsql

create function snuffed_it_when (VARCHAR) returns integer declarepoet_id NUMBER;poet_age NUMBER;begin first get the id associated with the poet SELECT id INTO poet_id FROM poets WHERE name = $ ; get and return the age SELECT age INTO poet_age FROM deaths WHERE mort_id = poet_id;return age;end; language pl/pgsql ;

另外 注意pl/pgsql参数名通过Unix和DOS脚本的$n语法引用 同时 也注意嵌入的注释 这是和Java代码相比的另一个优越性 在Java中写这样的注释当然是可以的 但是看起来很凌乱 并且和SQL语句脱节 必须嵌入到Java String中

下面是调用这个存储过程的Java代码

connection setAutoCommit(false);CallableStatement proc =connection prepareCall( { = call snuffed_it_when() } );proc registerOutParameter( Types INTEGER);proc setString( poetName);cs execute();int age = proc getInt( );

如果指定了错误的返回值类型会怎样？那么 当调用存储过程时将抛出一个RuntimeException 正如你在ResultSet *** 作中使用了一个错误的类型所碰到的一样

复杂的返回值

关于存储过程的知识 很多人好像就熟悉我们所讨论的这些 如果这是存储过程的全部功能 那么存储过程就不是其它远程执行机制的替换方案了 存储过程的功能比这强大得多

当你执行一个SQL查询时 DBMS创建一个叫做cursor（游标）的数据库对象 用于在返回结果中迭代每一行 ResultSet是当前时间点的游标的一个表示 这就是为什么没有缓存或者特定数据库的支持 你只能在ResultSet中向前移动

某些DBMS允许从存储过程中返回游标的一个引用 JDBC并不支持这个功能 但是Oracle PostgreSQL和DB 的JDBC驱动器都支持在ResultSet上打开到游标的指针（pointer）

设想列出所有没有活到退休年龄的诗人 下面是完成这个功能的存储过程 返回一个打开的游标 同样也使用PostgreSQL的pl/pgsql语言

create procedure list_early_deaths () return refcursor as declaretoesup refcursor;beginopen toesup forSELECT poets name deaths ageFROM poets deaths all entries in deaths are for poets but the table might bee generic WHERE poets id = deaths mort_idAND deaths age < ;return toesup;end; language plpgsql ;

下面是调用该存储过程的Java方法 将结果输出到PrintWriter

PrintWriter:

static void sendEarlyDeaths(PrintWriter out){　Connection con = null;　CallableStatement toesUp = null;　try　{con = ConnectionPool getConnection();

// PostgreSQL needs a transaction to do this con setAutoCommit(false);

// Setup the call CallableStatement toesUp= connection prepareCall( { = call list_early_deaths () } );toesUp registerOutParameter( Types OTHER);getResults execute();

ResultSet rs = (ResultSet) getResults getObject( );while (rs next()){　String name = rs getString( );　int age = rs getInt( );　out println(name + was + age + years old );}rs close();　}　catch (SQLException e)　{// We should protect these calls toesUp close();con close();　}}

因为JDBC并不直接支持从存储过程中返回游标 我们使用Types OTHER来指示存储过程的返回类型 然后调用getObject（）方法并对返回值进行强制类型转换

这个调用存储过程的Java方法是mapping的一个好例子 Mapping是对一个集上的 *** 作进行抽象的方法 不是在这个过程上返回一个集 我们可以把 *** 作传送进去执行 本例中 *** 作就是把ResultSet打印到一个输出流 这是一个值得举例的很常用的例子 下面是调用同一个存储过程的另外一个方法实现

public class ProcessPoetDeaths{　public abstract void sendDeath(String name int age);}

static void mapEarlyDeaths(ProcessPoetDeaths mapper){　Connection con = null;　CallableStatement toesUp = null;　try　{con = ConnectionPool getConnection();con setAutoCommit(false);

CallableStatement toesUp= connection prepareCall( { = call list_early_deaths () } );toesUp registerOutParameter( Types OTHER);getResults execute();

ResultSet rs = (ResultSet) getResults getObject( );while (rs next()){　String name = rs getString( );　int age = rs getInt( );　mapper sendDeath(name age);}rs close();　}　catch (SQLException e)　{// We should protect these calls toesUp close();con close();　}}

这允许在ResultSet数据上执行任意的处理 而不需要改变或者复制获取ResultSet的方法

static void sendEarlyDeaths(final PrintWriter out){　ProcessPoetDeaths myMapper = new ProcessPoetDeaths()　{public void sendDeath(String name int age){　out println(name + was + age + years old );}　};　mapEarlyDeaths(myMapper);}

这个方法使用ProcessPoetDeaths的一个匿名实例调用mapEarlyDeaths 该实例拥有sendDeath方法的一个实现 和我们上面的例子一样的方式把结果写入到输出流 当然 这个技巧并不是存储过程特有的 但是和存储过程中返回的ResultSet结合使用 是一个非常强大的工具

结论

存储过程可以帮助你在代码中分离逻辑 这基本上总是有益的 这个分离的好处有

快速创建应用 使用和应用一起改变和改善的数据库模式

数据库模式可以在以后改变而不影响Java对象 当我们完成应用后 可以重新设计更好的模式

存储过程通过更好的SQL嵌入使得复杂的SQL更容易理解

编写存储过程比在Java中编写嵌入的SQL拥有更好的工具——大部分编辑器都提供语法高亮！

存储过程可以在任何SQL命令行中测试 这使得调试更加容易

并不是所有的数据库都支持存储过程 但是存在许多很棒的实现 包括免费/开源的和非免费的 所以移植并不是一个问题 Oracle PostgreSQL和DB 都有类似的存储过程语言 并且有在线的社区很好地支持

存储过程工具很多 有像TOAD或TORA这样的编辑器 调试器和IDE 提供了编写 维护PL/SQL或pl/pgsql的强大的环境

lishixinzhi/Article/program/Java/hx/201311/25906

存储引擎是什么？

MySQL中的数据用各种不同的技术存储在文件(或者内存)中 这些技术中的每一种技术都使用不同的存储机制 索引技巧 锁定水平并且最终提供广泛的不同的功能和能力 通过选择不同的技术 你能够获得额外的速度或者功能 从而改善你的应用的整体功能

例如 如果你在研究大量的临时数据 你也许需要使用内存存储引擎 内存存储引擎能够在内存中存储所有的表格数据 又或者 你也许需要一个支持事务处理的数据库(以确保事务处理不成功时数据的回退能力)

这些不同的技术以及配套的相关功能在MySQL中被称作存储引擎(也称作表类型) MySQL默认配置了许多不同的存储引擎 可以预先设置或者在MySQL服务器中启用 你可以选择适用于服务器 数据库和表格的存储引擎 以便在选择如何存储你的信息 如何检索这些信息以及你需要你的数据结合什么性能和功能的时候为你提供最大的灵活性

选择如何存储和检索你的数据的这种灵活性是MySQL为什么如此受欢迎的主要原因 其它数据库系统(包括大多数商业选择)仅支持一种类型的数据存储 遗憾的是 其它类型的数据库解决方案采取的 一个尺码满足一切需求 的方式意味着你要么就牺牲一些性能 要么你就用几个小时甚至几天的时间详细调整你的数据库 使用MySQL 我们仅需要修改我们使用的存储引擎就可以了

在这篇文章中 我们不准备集中讨论不同的存储引擎的技术方面的问题(尽管我们不可避免地要研究这些因素的某些方面) 相反 我们将集中介绍这些不同的引擎分别最适应哪种需求和如何启用不同的存储引擎 为了实现这个目的 在介绍每一个存储引擎的具体情况之前 我们必须要了解一些基本的问题

如何确定有哪些存储引擎可用

你可以在MySQL(假设是MySQL服务器 以上版本)中使用显示引擎的命令得到一个可用引擎的列表

mysql> show engines;    + + + +    | Engine     | Support | Comment                                                    |    + + + +    | MyISAM     | DEFAULT | Default engine as of MySQL   with great performance     |    | HEAP       | YES     | Alias for MEMORY                                           |    | MEMORY     | YES     | Hash based  stored in memory  useful for temporary tables  |    | MERGE      | YES     | Collection of identical MyISAM tables                      |    | MRG_MYISAM | YES     | Alias for MERGE                                            |    | ISAM       | NO      | Obsolete storage engine  now replaced by MyISAM            |    | MRG_ISAM   | NO      | Obsolete storage engine  now replaced by MERGE             |    | InnoDB     | YES     | Supports transactions  row level locking  and foreign keys |    | INNOBASE   | YES     | Alias for INNODB                                           |    | BDB        | NO      | Supports transactions and page level locking               |    | BERKELEYDB | NO      | Alias for BDB                                              |    | NDBCLUSTER | NO      | Clustered  fault tolerant  memory based tables             |    | NDB        | NO      | Alias for NDBCLUSTER                                       |    | EXAMPLE    | NO      | Example storage engine                                     |    | ARCHIVE    | NO      | Archive storage engine                                     |    | CSV        | NO      | CSV storage engine                                         |    + + + +     rows in set (  sec)  

这个表格显示了可用的数据库引擎的全部名单以及在当前的数据库服务器中是否支持这些引擎

对于MySQL 以前版本 可以使用mysql> show variables like have_% (显示类似 have_% 的变量):

mysql> show variables like  have_% ;     + + +     | Variable_name    | Value    |     + + +     | have_bdb         | YES      |     | have_crypt       | YES      |     | have_innodb      | DISABLED |     | have_isam        | YES      |     | have_raid        | YES      |     | have_symlink     | YES      |     | have_openssl     | YES      |     | have_query_cache | YES      |     + + +      rows in set (  sec)    

你可以通过修改设置脚本中的选项来设置在MySQL安装软件中可用的引擎 如果你在使用一个预先包装好的MySQL二进制发布版软件 那么 这个软件就包含了常用的引擎 然而 需要指出的是 如果你要使用某些不常用的引擎 特别是CSV RCHIVE(存档)和BLACKHOLE(黑洞)引擎 你就需要手工重新编译MySQL源码

使用一个指定的存储引擎

你可以使用很多方法指定一个要使用的存储引擎 最简单的方法是 如果你喜欢一种能满足你的大多数数据库需求的存储引擎 你可以在MySQL设置文件中设置一个默认的引擎类型（使用storage_engine 选项）或者在启动数据库服务器时在命令行后面加上 default storage engine或 default table type选项

更灵活的方式是在随MySQL服务器发布同时提供的MySQL客户端时指定使用的存储引擎 最直接的方式是在创建表时指定存储引擎的类型 向下面这样:

CREATE TABLE mytable (id int title char( )) ENGINE = INNODB

你还可以改变现有的表使用的存储引擎 用以下语句:

ALTER TABLE mytable ENGINE = MyISAM

然而 你在以这种方式修改表格类型的时候需要非常仔细 因为对不支持同样的索引 字段类型或者表大小的一个类型进行修改可能使你丢失数据 如果你指定一个在你的当前的数据库中不存在的一个存储引擎 那么就会创建一个MyISAM(默认的)类型的表

各存储引擎之间的区别

为了做出选择哪一个存储引擎的决定 我们首先需要考虑每一个存储引擎提供了哪些不同的核心功能 这种功能使我们能够把不同的存储引擎区别开来 我们一般把这些核心功能分为四类:支持的字段和数据类型 锁定类型 索引和处理 一些引擎具有能过促使你做出决定的独特的功能 我们一会儿再仔细研究这些具体问题

字段和数据类型

虽然所有这些引擎都支持通用的数据类型 例如整型 实型和字符型等 但是 并不是所有的引擎都支持其它的字段类型 特别是BLOG（二进制大对象）或者TEXT文本类型 其它引擎也许仅支持有限的字符宽度和数据大小

这些局限性可能直接影响到你可以存储的数据 同时也可能会对你实施的搜索的类型或者你对那些信息创建的索引产生间接的影响 这些区别能够影响你的应用程序的性能和功能 因为你必须要根据你要存储的数据类型选择对需要的存储引擎的功能做出决策

锁定

数据库引擎中的锁定功能决定了如何管理信息的访问和更新 当数据库中的一个对象为信息更新锁定了 在更新完成之前 其它处理不能修改这个数据(在某些情况下还不允许读这种数据)

锁定不仅影响许多不同的应用程序如何更新数据库中的信息 而且还影响对那个数据的查询 这是因为查询可能要访问正在被修改或者更新的数据 总的来说 这种延迟是很小的 大多数锁定机制主要是为了防止多个处理更新同一个数据 由于向数据中插入信息和更新信息这两种情况都需要锁定 你可以想象 多个应用程序使用同一个数据库可能会有很大的影响

不同的存储引擎在不同的对象级别支持锁定 而且这些级别将影响可以同时访问的信息 得到支持的级别有三种:表锁定 块锁定和行锁定 支持最多的是表锁定 这种锁定是在MyISAM中提供的 在数据更新时 它锁定了整个表 这就防止了许多应用程序同时更新一个具体的表 这对应用很多的多用户数据库有很大的影响 因为它延迟了更新的过程

页级锁定使用Berkeley DB引擎 并且根据上载的信息页( KB)锁定数据 当在数据库的很多地方进行更新的时候 这种锁定不会出现什么问题 但是 由于增加几行信息就要锁定数据结构的最后 KB 当需要增加大量的行 也别是大量的小型数据 就会带来问题

行级锁定提供了最佳的并行访问功能 一个表中只有一行数据被锁定 这就意味着很多应用程序能够更新同一个表中的不同行的数据 而不会引起锁定的问题 只有InnoDB存储引擎支持行级锁定

建立索引

建立索引在搜索和恢复数据库中的数据的时候能够显著提高性能 不同的存储引擎提供不同的制作索引的技术 有些技术也许会更适合你存储的数据类型

有些存储引擎根本就不支持索引 其原因可能是它们使用基本表索引(如MERGE引擎)或者是因为数据存储的方式不允许索引(例如FEDERATED或者BLACKHOLE引擎)

事务处理

事务处理功能通过提供在向表中更新和插入信息期间的可靠性 这种可靠性是通过如下方法实现的 它允许你更新表中的数据 但仅当应用的应用程序的所有相关 *** 作完全完成后才接受你对表的更改 例如 在会计处理中每一笔会计分录处理将包括对借方科目和贷方科目数据的更改 你需要要使用事务处理功能保证对借方科目和贷方科目的数据更改都顺利完成 才接受所做的修改 如果任一项 *** 作失败了 你都可以取消这个事务处理 这些修改就不存在了 如果这个事务处理过程完成了 我们可以通过允许这个修改来确认这个 *** 作

lishixinzhi/Article/program/MySQL/201311/29301

MySQL常见的三种存储引擎为InnoDB、MyISAM和MEMORY。其区别体现在事务安全、存储限制、空间使用、内存使用、插入数据的速度和对外键的支持。具体如下：

1、事务安全：

InnoDB支持事务安全，MyISAM和MEMORY两个不支持。

2、存储限制：

InnoDB有64TB的存储限制，MyISAM和MEMORY要是具体情况而定。

3、空间使用：

InnoDB对空间使用程度较高，MyISAM和MEMORY对空间使用程度较低。

4、内存使用：

InnoDB和MEMORY对内存使用程度较高，MyISAM对内存使用程度较低。

5、插入数据的速度：

InnoDB插入数据的速度较低，MyISAM和MEMORY插入数据的速度较高。

6、对外键的支持：

InnoDB对外键支持情况较好，MyISAM和MEMORY两个不支持外键。

三种引擎特点如下：

1、InnoDB存储引擎

InnoDB是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），其它存储引擎都是非事务安全表，支持行锁定和外键，MySQL55以后默认使用InnoDB存储引擎。

InnoDB特点：支持事务处理，支持外键，支持崩溃修复能力和并发控制。如果需要对事务的完整性要求比较高（比如银行），要求实现并发控制（比如售票），那选择InnoDB有很大的优势。

如果需要频繁的更新、删除 *** 作的数据库，也可以选择InnoDB，因为支持事务的提交（commit）和回滚（rollback）。

2、MyISAM存储引擎

MyISAM基于ISAM存储引擎，并对其进行扩展。它是在Web、数据仓储和其他应用环境下最常使用的存储引擎之一。MyISAM拥有较高的插入、查询速度，但不支持事务，不支持外键。

MyISAM特点：插入数据快，空间和内存使用比较低。如果表主要是用于插入新记录和读出记录，那么选择MyISAM能实现处理高效率。如果应用的完整性、并发性要求比较低，也可以使用

3、MEMORY存储引擎

MEMORY存储引擎将表中的数据存储到内存中，为查询和引用其他表数据提供快速访问。

MEMORY特点：所有的数据都在内存中，数据的处理速度快，但是安全性不高。如果需要很快的读写速度，对数据的安全性要求较低，可以选择MEMOEY。

它对表的大小有要求，不能建立太大的表。所以，这类数据库只使用在相对较小的数据库表。

扩展资料：

mysql其余不太常见的存储引擎如下：

1、BDB：源自BerkeleyDB，事务型数据库的另一种选择，支持COMMIT和ROLLBACK等其他事务特性

2、Merge：将一定数量的MyISAM表联合而成一个整体，在超大规模数据存储时很有用

3、Archive：非常适合存储大量的独立的，作为历史记录的数据。因为它们不经常被读取。Archive拥有高效的插入速度，但其对查询的支持相对较差

4、Federated：将不同的Mysql服务器联合起来，逻辑上组成一个完整的数据库。非常适合分布式应用

5、Cluster/NDB：高冗余的存储引擎，用多台数据机器联合提供服务以提高整体性能和安全性。适合数据量大，安全和性能要求高的应用

6、CSV：逻辑上由逗号分割数据的存储引擎。它会在数据库子目录里为每个数据表创建一个CSV文件。这是一种普通文本文件，每个数据行占用一个文本行。CSV存储引擎不支持索引。

7、BlackHole：黑洞引擎，写入的任何数据都会消失，一般用于记录binlog做复制的中继

1、数据库最小的存储单位是什么。

2、数据库中数据存储的最小单位。

3、数据的最小存储单位是。

4、数据库系统的最小数据存取单位是什么。

1原因：在关系型数据库系统中，每个数据库是由一个或者多个数据表组成的，数据表则是由一行或多行的记录组成的，一行或者一条记录则是由一个或者多个字段组成的。

2所以最小单元是字段。

3数据表中的每一行叫做一个记录，每一个记录包含这行中的所有信息，就像在通讯录数据库中某个人全部的信息，但记录在数据库中并没有专门的记录名，常常用它所在的行数表示这是第几个记录。

4在数据库中存放在表行列交叉处的数据叫做值，它是数据库中最基本的存储单元，它的位置要由这个表中的记录和字段来定义。

数据库列存储不同于传统的关系型数据库，其数据在表中是按行存储的，列方式所带来的重要好处之一就是，由于查询中的选择规则是通过列来定义的，因 此整个数据库是自动索引化的。

按列存储每个字段的数据聚集存储，在查询只需要少数几个字段的时候，能大大减少读取的数据量，一个字段的数据聚集存储，那就 更容易为这种聚集存储设计更好的压缩/解压算法。这张图讲述了传统的行存储和列存储的区别：

列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的。简单来说两者的区别就是如何组织表。1）行存储的写入是一次完成。如果这种写入建立在 *** 作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，数据的完整性因此可以确定。

2）列存储由于需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多（意味着磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际时间消耗会更大。所以，行存储在写入上占有很大的优势。

3）还有数据修改,这实际也是一次写入过程。不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。所以，数据修改也是以行存储占优。

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