列式数据库是以列方式存储数据，主要适合于即时查询和批量数据处理
行式数据库是以行方式存储数据，主要适合于联机事物处理和小批量数据处理。
举个栗子
1.事实数据如下
2.在传统数据库行数据库中的存储方法
3.在列存储数据库中的逻辑结构
4.在列存储数据中的压缩
因为列的集中存储，方便采用多种高效的数据压缩技术。行程编码压缩就是将数据值、数据出现的起始位置和持续长度保存为一个三元组。行程压缩适合于重复数据较多的场景。
词典编码压缩是生成一个原始值的符合对照词典，符合的长度小于原始值的长度。位向量压缩是将每一个不同的取值生成一个位向量。字典压缩和位向量压缩仅适合取值空间比较小的场景。对于取值空间比较大的场景，Sybase IQ中的BitWise索引可以并行化范围求值操作。
5.列存储数据库的查询
举个栗子：商家BA的iPhone6s的双十一销量
依据查询条件依次标定向量，标定日期中=2015/11/11,标定订单类型=Sale，标定商家=BA，标定商品=iPhone6s，无关列无需扫描。
将标定后的向量求交后，根据目标向量延迟物化目标列，然后根据物化后的列完成后续的求和计算SUM(1+1+1)=3
6.行存储和列存储数据库的对比
随着大数据的发展，列存储数据库也越来越受到欢迎。高效的压缩比大大节省了硬盘和内存。全字段索引后的数据即是索引，使得数据库管理员彻底告别针对应用场景反复调优索引结构。列存储数据库使得大数据即时分析成为可能。也有许多混合型的设计方案，举个栗子：SQL Server2014中的RowGroup+ColumnSegments。