關系型數據庫系統以二維表的形式呈現數據，比如下面的員工表
| RowId | EmpId | Lastname | Firstname | Salary |
|---|---|---|---|---|
| 001 | 10 | Smith | Joe | 40000 |
| 002 | 12 | Jones | Mary | 50000 |
| 003 | 11 | Johnson | Cathy | 44000 |
| 004 | 22 | Jones | Bob | 55000 |
上面的格式僅僅存在於理論和邏輯中，事實上存儲設備要求數據序列化為某種形式。
我們知道對於硬盤來說，最昂貴的操作是查找。為了提高最終性能，所需要的相關數據應該以某種方式去存儲從而使“查找”操作盡可能少。硬盤由一系列規定大小的塊(block)組成, 通常足以容納數據表的幾行。通過把相關的行存儲在塊中，僅僅一定數量的塊需要被讀取從而最小化了查找的數量。
行式存儲
傳統的存儲方案是按行序列化數據，如下所示
001:10,Smith,Joe,40000;002:12,Jones,Mary,50000;003:11,Johnson,Cathy,44000;004:22,Jones,Bob,55000;行式存儲系統被設計為以很少的操作就可以返回整行或整條記錄。當我們需要獲取關於某個特定對象的信息的時候，比如某個用戶的聯系信息或某件商品信息，這種設計就相當適用。
但是行式存儲不適用於對整個數據集的操作。比如，找出工資在40000到50000之間的記錄，行式存儲系統可能得找遍這個數據集才能找出匹配的所有記錄。當數據量相當大時，這些記錄存儲於分散的不同的磁盤塊中，這樣相當多的磁盤操作就變得不可避免了。
為了提高這種類型操作的性能，大多數DBMS數據庫系統使用索引技術。它把列的值存儲在一起，同時與記錄ID關聯。如下所示
001:40000;002:50000;003:44000;004:55000;
我們可以看到，這里僅僅存儲整個數據集的一部分，一般來說索引比整個主表要小很多。掃描小的數據集所需要的磁盤操作當然減少了。然而，當有新的數據寫入數據庫時，索引需要維護，這個對系統增加了額外的開銷。
有些行式存儲數據庫被設計為完全運行於內存中，及內存數據庫。這樣的系統不依賴於磁盤操作，對於整個數據庫的任何數據訪問具有同等時間. (equal-time access) 這樣的系統可能會很簡單有效，然而它們管理的數據僅限於存儲在內存中。
列式存儲
列式存儲系統將某一列的所有值序列化在一起，然后是另一列的所有值。對於我們的例表，數據存儲結構如下
10:001,12:002,11:003,22:004;Smith:001,Jones:002,Johnson:003,Jones:004;Joe:001,Mary:002,Cathy:003,Bob:004;40000:001,
50000:002,44000:003,55000:004;
這樣的結構看起來與行式存儲中的索引結構看起來很像，對吧。是的，沒錯，看起來很接近。
只是，它們之間有顯著的區別。行式存儲中，主鍵是rowid（它關聯到索引數據）；列式存儲中，主鍵是數據本身（關聯回rowid），即“數據即索引”。對於常見的查詢，如“所有名字叫Jones的人”，僅僅需要一個操作答案將被找到；另外，像一些聚合運算，基於這樣的存儲結構其性能能得以大幅提高。
Refer to: http://en.wikipedia.org/wiki/Column-oriented_DBMS