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逻辑概念上，数据库表是一种二维的数据结构，具备行和列。但在内存、磁盘等物理存储上，数据个别是须要线性程序组织的。所以为了存储数据库表中的数据，有了两种常见的组织形式：基于行的存储和基于列的存储。
基于行的存储，是将整行数据间断存在一起。在基于行存储的表中，即便只须要读取指定列时，也须要先将对应行的数据读取到内存，而后再过滤指标列，这样会导致过多的磁盘 IO、内存和工夫开销，所以行式存储比拟实用于每次须要拜访残缺行的场景。
基于列的存储，是将列数据间断存储在一起。因为是将雷同类型的数据存储在了一起，往往压缩比比拟高，从而也会升高磁盘 IO、内存和工夫开销，所以，列式存储实用于仅在单列或多数列上操作的场景。特地是在大数据时代，数据的列和行都比拟多时候，列式存储劣势会更加显著。但反过来，列式存储对于获取整行的申请效率就没那么高了，须要屡次 IO 读取多个列的数据，而后再合并返回。
HBase 表数据模型比拟特地，也能够简略了解为有行和列的二维表，只是它的列称为“列族”，列族上面又能够在数据写入时指定很多的子列。另外，HBase 物理存储上是将整个列族数据存储在一起的。所以，如果 HBase 中的一张表只有一个列族的话，等于是这个列族蕴含了这张表的所有列，也就是将表正行的数据间断存储在了一起，就等于是行式存储了。再比方，一张表有多个列族，并且每个列族下仅有一列（尽管 HBase 不倡议这么做），也就是将表的列数据间断存储在了一起，就等于是列式存储了。
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