背景
数据在数据库中的存储形式多种多样，比较常见的如
1. PostgreSQL的堆表，以行的形式存储，（当变成字段压缩后的长度超过数据块的四分之一时，会以TOAST的形式存储到TOAST表）。
2. MySQL innodb则是以b+tree形式存储的。
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在数据仓库产品中，如Greenplum，支持行存，也支持列存。
还有很多存储格式，本文将讨论行存和列存应该如何选择呢？
行存储优劣分析
Greenplum行存储(堆表)的优势在哪里？
数据顺序写入BLOCK中，持续写入的情况下，一条记录命中在一个块中，IO开销相对比较小，速度较快。
查询多个字段时，因为记录在一个块中命中，速度较快。
Greenplum行存储(堆表)的劣势在哪里？
查询少量字段时，也要访问整条记录，造成一定的IO浪费。
行存储的压缩比有限。
行存储适合什么应用场景
行存储适合非常典型的OLTP应用场景。
列存储优劣分析
Greenplum列存储的优势在哪里？
数据按列存储，压缩比可以做到很高。
当查询少量字段时，扫描的块更少，可以节约IO还能提升效率。
Greenplum列存储的劣势在哪里？
因为是按列存储的，当需要查询大量字段时，或者查询的记录数偏少时，会造成离散IO较多。
例如查询1条记录的20个列，行存储可能只需要扫描1个块，而列存储至少需要扫描20个块。
由于IO的放大，列存储不适合OLTP的场景，如有大量的更新，查询操作。
列存储适合什么应用场景
列存储适合非常典型的OLAP应用场景，按列做较大范围的聚合分析，或者JOIN分析。
如何设置表的存储格式
建表时，在with(storage parameter)中指定 
或者在分区的with(storage parameter)中指定 
或者在子分区的with(storage parameter)中指定 
因此Greenplum的存储格式支持到了子分区这个级别，一张表（指父表）可以混合使用行存储与列存储。
如何转换表的存储格式
行列混合存储应用场景
例如用户如果有一张按时间分区的表，最近1个月的查询类似OLTP的请求，需要查询较多字段，而一个月以前的表则OLAP的需求更旺盛。
这种情况下，我们的需求是将老的分区转换为列存储，怎么做呢？
例子
创建分区表，选择行存储
create table t_digoal (id int, info text, crt_time timestamp) distributed by (id) partition by range(crt_time) (start (date '2016-08-01') inclusive end (date '2016-12-01') exclusive every (interval '1 day'));查看分区定义
postgres=> select * from pg_partitions;
-[ RECORD 1 ]------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
schemaname | public
tablename | t_digoal
partitionschemaname | public
partitiontablename | t_digoal_1_prt_1
partitionname |
parentpartitiontablename |
parentpartitionname |
partitiontype | range
partitionlevel | 0
partitionrank | 1
partitionposition | 1
partitionlistvalues |
partitionrangestart | '2016-08-01 00:00:00'::timestamp without time zone
partitionstartinclusive | t
partitionrangeend | '2016-08-02 00:00:00'::timestamp without time zone
partitionendinclusive | f
partitioneveryclause | '1 day'::interval
partitionisdefault | f
partitionboundary | START ('2016-08-01 00:00:00'::timestamp without time zone) END ('2016-08-02 00:00:00'::timestamp without time zone) EVERY ('1 day'::interval)
parenttablespace | pg_default
partitiontablespace | pg_default
-[ RECORD 2 ]------------+----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
schemaname | public
tablename | t_digoal
partitionschemaname | public
partitiontablename | t_digoal_1_prt_2
partitionname |
parentpartitiontablename |
parentpartitionname |
partitiontype | range
partitionlevel | 0
partitionrank | 2
partitionposition | 2
partitionlistvalues |
partitionrangestart | '2016-08-02 00:00:00'::timestamp without time zone
partitionstartinclusive | t
partitionrangeend | '2016-08-03 00:00:00'::timestamp without time zone
partitionendinclusive | f
partitioneveryclause | '1 day'::interval
partitionisdefault | f
partitionboundary | START ('2016-08-02 00:00:00'::timestamp without time zone) END ('2016-08-03 00:00:00'::timestamp without time zone) EVERY ('1 day'::interval)
parenttablespace | pg_default
partitiontablespace | pg_default创建列存单表，用于交换分区
postgres=> create table t_digoal_col(id int, info text, crt_time timestamp) with (appendonly=true, ORIENTATION=column) distributed by (id);
CREATE TABLE将历史分区数据插入列存储的交换分区
insert into t_digoal_col select * from t_digoal_1_prt_1;指定对应的rank，交换分区
alter table t_digoal exchange partition for (rank(1)) with table t_digoal_col with validation;可以使用 without validation 加快速度。
祝大家玩得开心，欢迎随时来 阿里云促膝长谈业务需求 ，恭候光临。
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