为了方便理解，这里举了一些具体的数据列表来举例说明。
假设我们有一个学生表，包含四个属性：学号（id）、姓名（name）、性别（gender）、成绩（score）。表中有三条记录，如下所示：
excel表用过吧，简单说来，行式存储就是选择了一行，然后ctrl+c。
如果采用行式存储，那么数据在存储介质中的形式如下，每一行的数据是连续存储的，用逗号分隔。
1,张三,男,,李四,女,90,王五,男,80
那么，列式存储就是选择了一列，然后ctrl+c。
如果采用列式存储，那么数据在存储介质中的形式如下，每一列的数据是连续存储的，用逗号分隔。
1,2,张三,李四,王五男,女,男85,90,80
接下来，说一说行列式存储的优劣势
如果我们要查询所有学生的姓名和成绩。
行式存储怎么做？
统计：因为我们并不需要知道学生的学号和性别。所以，我们需要读取每一行的所有数据，然后从中选取姓名和成绩。这样会造成无关的IO和内存消耗。
更新：但是，如果我们要更新王五的成绩，那么我们只需要修改第三行的最后一个数据，而不需要修改其他列的数据。这样就可以快速地完成更新操作。
列式存储怎么做？
同样是查询所有学生的姓名和成绩，那么我们只需要读取第二列name（姓名）和第四列score（成绩）的数据，而不需要读取其他列的数据。这样就可以减少无关的IO和内存消耗。
更新起来就比较麻烦：如果我们要更新王五的成绩，那么我们需要修改第四列的最后一个数据，同时还需要修改每一列的数据版本，以保证数据的一致性。这样就会增加更新操作的复杂度。
稍微，总结一下？
通过刚才的简单例子，我们对行式存储和列式存储有了直观的理解。
行式存储模式：
适合于随机的增删改查操作，以及需要在行中选取所有属性的查询操作。
传统的关系型数据库，如Oracle、MySQL、SQLServer等，都采用行式存储，它们主要用于在线事务处理（OLTP）的应用，如电商、银行、社交等。
行式存储的优势是：
可以快速地插入或更新数据，因为只需要修改一行的数据，而不需要修改多个列的数据。
可以方便地读取整个记录，因为一行的数据是连续存储的，而不需要从多个列中拼接数据。
可以利用索引或分区等技术提高查询效率，因为索引或分区是基于行的数据结构。
劣势也很明显：
不适合做数据分析或数据挖掘等操作，因为这些操作通常只涉及少数几个属性，而行式存储需要读取每一行的所有属性，造成大量的无关IO和内存消耗。
不适合做数据压缩或数据去重等操作，因为行式存储的数据是不同类型的数据混合在一起的，而不是同一类型的数据连续存储的，这降低了压缩或去重的效率。
列式存储模式：
适合于数据分析或数据挖掘等操作，以及需要在列中进行聚合或运算的查询操作。
新兴的分布式数据库，如HBase、Vertica、Greenplum等，都采用列式存储，它们主要用于在线分析处理（OLAP）的应用，如数据仓库、数据挖掘、数据可视化等。
列式存储的优势是：
可以高效地做数据分析或数据挖掘等操作，因为这些操作通常只涉及少数几个属性，而列式存储可以只读取相关的列，减少无关的IO和内存消耗。
可以高效地做数据压缩或数据去重等操作，因为列式存储的数据是同一类型的数据连续存储的，而不是不同类型的数据混合在一起的，这提高了压缩或去重的效率。
可以并行地对各列进行运算或聚合，然后在内存中组合成完整的记录集，这可以降低查询响应时间。
劣势是：
不适合做频繁的插入或更新操作，因为这些操作需要修改多个列的数据，而不是只修改一行的数据。
不适合做读取整个记录的操作，因为这些操作需要从多个列中拼接数据，而不是直接读取一行的数据。
不适合做实时的删除或更新操作，因为这些操作需要维护每一列的数据版本，而不是只维护一行的数据版本。