列存是常见的数据存储技术，在许多场景下也确实很有效，因而也被不少数据仓库类产品采用，在业内列存也常常就意味着高性能。
可是，列存真有这么好吗？搜索一下，容易找到的列存缺点一般是针对数据修改的，而对于只读的分析计算任务，却很少能见到较详细的讨论。我们在这里来研究一下这个问题。
对内存计算意义不大
列存的原理很简单：由于磁盘不适合跳动式读取，采用行式存储时在读取数据时会扫描所有列，而一次运算可能只涉及很少的列，这样就会多读很多用不上的数据。采用列存则只需要读取需要用到的列，数据访问量大概率会大幅减少，而大数据计算中磁盘扫描时间的占比很大，减少访问量就能节约大量时间。另外，同一列数据相同值情况较多，采用列存更容易做合并压缩，从而进一步减少数据存储量，提高性能。
从原理可以看出，列存能提高性能主要是因为减少了磁盘访问量，但对于计算量减少并没有帮助。如果数据已经被加载进内存，再采用列存就没多大意义了。普通结构化数据运算都是以行为单位的，在内存中使用列存反而会加大构造完整记录的复杂度，降低性能。所以，除了专业的向量式运算（数据挖掘中常用，运算本身就是以列为单位的）外，类似关系数据库型的内存运算（包括内存数据库）并不合适采用列式存储。
