- 行式存储在数据写入和修改上具有优势
行存储的写入是一次完成的，如果这种写入建立在操作系统的文件系统上，可以保证写入过程的成功或者失败，可以保证数据的完整性。列式存储需要把一行记录拆分成单列保存，写入次数明显比行存储多(因为磁头调度次数多，而磁头调度是需要时间的，一般在1ms~10ms)，再加上磁头需要在盘片上移动和定位花费的时间，实际消耗更大。
数据修改实际上也是一次写入过程，不同的是，数据修改是对磁盘上的记录做删除标记。行存储是在指定位置写入一次，列存储是将磁盘定位到多个列上分别写入，这个过程仍是行存储的列数倍。
所以，行式存储在数据写入和修改上具有很大优势。
- 列式存储在数据读取和解析、分析数据上具有优势。
数据读取时，行存储通常将一行数据完全读出，如果只需要其中几列数据的情况，就会存在冗余列，出于缩短处理时间的考量，消除冗余列的过程通常是在内存中进行的。列存储每次读取的数据是集合的一段或者全部，不存在冗余性问题。
列式存储中的每一列数据类型是相同的，不存在二义性问题，例如，某列类型为整型int,那么它的数据集合一定是整型数据，这种情况使数据解析变得十分容易。相比之下，行存储则要复杂得多，因为在一行记录中保存了多种类型的数据，数据解析需要在多种数据类型之间频繁转换，这个操作很消耗CPU，增加了解析的时间。
所以，列式存储在数据读取和解析数据做数据分析上更具优势。
综上所述，行存储的写入是一次性完成，消耗的时间比列存储少，并且能够保证数据的完整性，缺点是数据读取过程中会产生冗余数据，如果只有少量数据，此影响可以忽略，数量大可能会影响到数据的处理效率。列存储在写入效率、保证数据完整性上都不如行存储，它的优势是在读取过程，不会产生冗余数据，这对数据完整性要求不高的大数据处理领域比较重要。一般来说一个OLAP类型的查询可能需要访问几百万或者几十亿行的数据，但是OLAP分析时只是获取少数的列，对于这种场景列式数据库只需要读取对应的列即可，行式数据库需要读取所有的数据列，因此这种场景更适合列式数据库，可以大大提高OLAP数据分析的效率。
