openGauss列存储引擎

传统行存储数据压缩率低，必须按行读取，即使读取一列也必须读取整行。在分析性的作业以及业务负载的情况下，数据库往往会遇到针对大量表的复杂查询，而这种复杂查询中往往仅涉及一个较宽（表列数较多）的表中个别列。此类场景下，行存储以行作为操作单位，会引入与业务目标数据无关的数据列的读取与缓存，造成了大量IO的浪费，性能较差。因此openGauss提供了列存储引擎的相关功能。创建表的时候，可以指定行存储还是列存储。

总体来说，列存储有以下优势：

1. 列的数据特征比较相似，适合压缩，压缩比很高，在数据量较大（如数仓）场景下会节省大量磁盘空间；压缩比高同时也会提高单位作业下的IO效率。
2. 当表中列数比较多，但是访问的列数比较少时，列存储可以按需读取列数据，大大减少不必要的读IO，提高查询性能。
3. 基于列批量数据向量运算，结合向量化执行引擎，CPU的缓存命中率比较高，性能比较好，更适合OLAP大数据统计分析的场景。
4. 列存储表同样支持DML操作和MVCC，功能完备，且在使用角度做了良好的兼容，基本是对用户透明的，方便使用。