本文主要是介绍Hologres性能优化指南1：行存，列存，行列共存，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
在Hologres中支持行存、列存和行列共存三种存储格式，不同的存储格式适用于不同的场景。
在建表时通过设置orientation属性指定表的存储格式：
BEGIN;
CREATE TABLE <table_name> (...);
call set_table_property('<table_name>', 'orientation', '[column | row | row,column]');
COMMIT;
存储模式使用建议：
列存：
技术原理：
如果表是列存，那么数据将会按照列的形式存储。列存默认使用ORC格式，采用各种类型的Encoding算法（如RLE、字典编码等）对数据进行编码，并且对编码后的数据应用主流压缩算法（如Snappy、 Zlib、 Zstd、 Lz4等）对数据进一步进行压缩，并结合Bitmap index、延迟物化等机制，提升数据的存储和查询效率。
系统会为每张表在底层存储一个主键索引文件，详情请参见主键Primary Key。列存表如果设置了主键PK，系统会自动生成一个Row Identifier（RID），用于快速定位整行数据，同时如果为查询的列设置合适的索引（如Distribution Key、Clustering Key等），那么就可以通过索引快速定位到数据所在的分片和文件，从而提升查询性能，因此列存的适用范围更广，通常用于OLAP查询的场景。
列存----OLAP场景
建表语法
begin;
create table public.tbl_col (
id text NOT NULL,
name text NOT NULL,
class text NOT NULL,
in_time TIMESTAMPTZ NOT NULL,
PRIMARY KEY (id)
);
call set_table_property('public.tbl_col', 'orientation', 'column');
call set_table_property('public.tbl_col', 'clustering_key', 'class');
call set_table_property('public.tbl_col', 'bitmap_columns', 'name');
call set_table_property('public.tbl_col', 'event_time_column', 'in_time');
commit;
select * from public.tbl_col where id ='3333';
select id, class,name from public.tbl_col where id < '3333' order by id;
**
行存：
如果Hologres的表设置的是行存，那么数据将会按照行存储。行存默认使用SST格式，数据按照Key有序分块压缩存储，并且通过Block Index、Bloom Filter等索引，以及后台Compaction机制对文件进行整理，优化点查查询效率。
（推荐）设置主键Primary Key
系统会为每张表在底层存储一个主键索引文件，详情请参见主键Primary Key。行存表设置了Primary Key（PK）的场景，系统会自动生成一个Row Identifier（RID），RID用于定位整行数据，同时系统也会将PK设置为Distribution Key和Clustering Key，这样就能快速定位到数据所在的Shard和文件，在基于主键查询的场景上，只需要扫描一个主键就能快速拿到所有列的全行数据，提升查询效率，
行存主要针对点查的使用场景；
（不建议使用）设置的PK和Clustering Key不一致
但如果在建表时，设置表为行存表，且将PK和Clustering Key设置为不同的字段，查询时，系统会根据PK定位到Clustering Key和RID，再通过Clustering Key和RID快速定位到全行数据，相当于扫描了两次，有一定的性能牺牲，SQL示例如下。
综上：行存表非常适用于基于PK的点查场景，能够实现高QPS的点查。同时建表时建议只设置PK，系统会自动将PK设置为Distribution Key和Clustering Key，以提升查询性能。不建议将PK和Clustering Key设置为不同的字段，设置为不同的字段会有一定的性能牺牲。
行列共存：
在实际应用场景中，一张表可能用于主键点查，又用于OLAP查询，因此Hologres在V1.1版本支持了行列共存的存储格式。行列共存同时拥有行列和列存的能力，既支持高性能的基于PK点查，又支持OLAP分析。数据在底层存储时会存储两份，一份按照行存格式存储，一份按照列存格式存储，因此会带来更多的存储开销。
数据写入时，会同时写一份行存格式和写一份列存格式，只有两份数据都写完了才会返回成功，保证数据的原子性。
数据查询时，优化器会根据SQL，解析出对应的执行计划，执行引擎会根据执行计划判断走行存还是列存的查询效率更高，要求行列共存的表必须设置主键：
对于主键点查场景（如select * from tbl where pk=xxx语句）以及Fixed Plan加速SQL执行场景，优化器会默认走行存主键点查的路径。
对于非主键点查场景（如select * from tbl where col1=xx and col2=yyy语句），尤其是表的列很多，且查询结果需要展示很多列，行列共存针对该场景，优化器在生成执行计划时，会先读取列存表的数据，读取完成后根据列存键值Key查询行存表的数据，避免全表扫描，提升非主键查询性能。该场景能充分发挥行列共存的优势，提高数据的快速检索性能。
对于其他的普通查询，则会默认走列存。
因此行列共存表在通常查询场景，尤其是非主键点查场景，查询效率更好，。
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