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  在 OpenGauss 中，列存储是一种高效的数据存储方式，它在处理分析查询和数据仓库工作负载时具有很高的性能优势。列存储将表中的数据按列存储在磁盘上，而不是按行存储，这样可以极大地提高数据读取和分析操作的效率。当涉及大量数据的扫描、聚合和过滤操作时，列存储可以比传统的行存储方式更加高效。
  列存储是一种优化技术，用于在数据库系统中存储和查询大量数据。与传统的行存储方式不同，列存储将每个列的数据分别存储在独立的存储单元中，而不是按照行的方式存储。这种存储方式在分析性查询、聚合操作和大规模数据处理等场景下具有很大的优势。
  行、列存储模型各有优劣，建议根据实际情况选择。通常openGauss用于OLTP（联机事务处理）场景的数据库，默认使用行存储，仅对执行复杂查询且数据量大的OLAP（联机分析处理）场景时，才使用列存储。默认情况下，创建的表为行存储。行存储和列存储的差异如下图所示：

列存储的特点和优势：

1. 压缩效率高：由于相同类型的数据在列中是连续存储的，可以采用更加高效的压缩算法，从而减少存储空间的使用。
2. 数据读取效率高：在查询中只加载需要的列，减少了不必要的数据传输，提高了查询效率。
3. 聚合操作效率高：在列存储中，同一列的数据相邻存储，这样在进行聚合操作时只需要对该列中的数据进行计算，减少了不必要的读取和计算。
4. 列存储适合分析性查询：分析性查询通常涉及多个列的聚合和筛选操作，列存储的存储方式更适合这种场景，可以提高查询效率。
5. 适用于大规模数据处理：列存储在大规模数据处理、数据仓库等场景中具有明显的性能优势，能够更好地支持复杂的分析任务。

  在先前的学习中，我通过很多文章来对列存储的一些模块进行了学习，以下为总结了先前所有列存储的文章学习连接：

  以上便为目前我所学习的内容，在后续的学习中，我也会持续不断地完善和更新更多有关列存的模块知识。