可获得性
本特性自openGauss 1.0.0版本开始引入。
特性简介
openGauss支持行存储和列存储两种存储模型，用户可以根据具体的使用场景，建表时选择行存储还是列存储表。
一般情况下，如果表的字段比较多（即大宽表），查询中涉及到列不很多的情况下，适合列存储。列存储方式如图1所示。如果表的字段个数比较少，查询大部分字段，那么选择行存储比较好。
图 1 列存储示意图
客户价值
在大宽表、数据量比较大的场景中，查询经常关注某些列，行存储引擎查询性能比较差。例如，气象局的场景，单表有200~800个列，查询经常访问10个列，在类似这样的场景下，向量化执行技术和列存储引擎可以极大的提升性能和减少存储空间。
特性描述
表有行存表和列存表两种存储模型。两种存储模型各有优劣，建议根据实际情况选择。
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行存表
默认创建表的类型。数据按行进行存储，即一行数据紧挨着存储。行存表支持完整的增删改查。适用于对数据需要经常更新的场景。
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列存表
数据按列进行存储，即一列所有数据紧挨着存储。单列查询IO小，比行存表占用更少的存储空间。适合数据批量插入、更新较少和以查询为主统计分析类的场景。列存表不适合点查询，insert插入单条记录性能差。
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行存表和列存表的选择依据如下：
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更新频繁程度
数据如果频繁更新，选择行存表。
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插入频繁程度
频繁的少量插入，选择行存表。一次插入大批量数据，选择列存表。
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表的列数
表的列数很多，选择列存表。
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查询的列数
如果每次查询时，只涉及了表的少数（小于总列数的50%）几个列，选择列存表。
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压缩率
列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。
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特性增强
无。
特性约束
无。
依赖关系
无。
