在数据建模的背景下，列式存储是指一种数据库存储技术，其中数据以列方式组织和存储，而不是传统的基于行的表。此方法特别适合需要对大型数据集进行快速查询和聚合的分析处理、报告和数据仓储任务。列式存储旨在优化读取密集型分析工作负载的性能和可扩展性，在数据压缩、查询处理、存储 I/O 减少和内存分析方面提供众多优势。
尽管列式存储针对分析工作负载进行了优化，但它并不普遍适合所有数据库用例。具体来说，它们可能不是涉及频繁插入、更新和删除单个记录的繁重事务工作负载的最佳选择。尽管如此，它们已成为涉及复杂分析的各种应用程序的流行选择，例如实时仪表板、商业智能系统和利用大量历史数据的机器学习算法。市场上存在各种列式存储系统的实现，包括 Google BigQuery、Amazon Redshift 和 Snowflake 等著名数据仓库，以及 Apache Parquet 和 Vertica 等专注于分析的数据库。
与传统的基于行的关系数据库相比，列式存储的核心优势之一是能够实现高水平的数据压缩。以柱状方式存储的数据表现出高度的同质性，这使得各种压缩技术能够更有效地应用。因此，存储相同数量的数据需要更少的存储空间，从而降低存储成本。此外，更好的压缩可以减少磁盘 I/O 并加快查询处理速度，因为相同的分析操作需要从磁盘读取更少量的数据。
列式存储的另一个显着优势是能够执行矢量化查询处理，其中包括批量操作大型数据集，而不是逐行操作。这种查询处理方法利用现代 CPU 的单指令多数据 (SIMD) 功能，允许高效并行执行分析任务并缩短查询响应时间，即使对于数百万或数十亿条记录也是如此。
此外，列式存储可以更好地利用可用内存资源，因为任何特定查询只需将相关列加载到内存中。这种选择性的数据加载有助于减少内存需求和缓存未命中，从而加快数据检索时间。此外，由于数据是按列压缩的，因此可以更快地将压缩数据加载到内存中并在查询执行期间执行解压缩，从而产生显着的性能优势。
列式存储系统可以在AppMaster no-code平台中有效使用，以满足各种应用程序的分析需求。例如，当与使用AppMaster的可视化业务流程 (BP) 设计器创建的适当业务逻辑相结合时，柱状存储可以为后端、Web 和移动应用程序提供实时洞察、报告和预测分析。 AppMaster支持与PostgreSQL兼容的数据库作为主数据库集成，从而允许通过开放的API文档和RESTful API endpoints对列式存储中的数据进行无缝数据集成和透明查询、报告和分析。
因此，列式存储是解决现代应用程序面临的分析和报告挑战的强大手段，在查询性能、可扩展性和存储效率方面提供了众多优势。当与AppMaster的可视化数据建模和业务逻辑设计功能结合使用时，柱状存储可以使普通开发人员能够构建复杂的数据驱动应用程序，使组织能够在大量数据的实时分析的支持下做出明智的决策。认识到列式存储在数据建模背景下的潜力，可以帮助企业和应用程序开发人员就针对其用例优化的存储架构做出明智的选择，并利用这些系统提供的性能优势。
