1. 面向行的数据库(row-oriented)

按行存储，把一条记录的所有属性（列）存储在一起。-- value-based storage structure
传统关系数据库的典型应用场合是OLTP（On-Line Transaction Processing ）领域，这些领域以事务处理为主，包括数据的增加、删除、修改、查询。

2. 面向列的数据库 (column-oriented)

典型应用场合是OLAP（On-Line Analysis Processing），因此面向列的架构设计非常适合于数据仓库的应用。
面向列的数据库将行分解成多个数据元素，并且储存的数据库元素对应于所有的行。这种分解的方法本质减少了存储量-- 甚至比压缩算法更好。
大部分的分析查询都只需要读取某一个（或者几个）表的几列，而不需要像传统以行为导向的数据库那样需要扫描整个表的数据，这两者IO量的差距是非常大的。



什么情况下用column-oriented存储？

1. 在较少的列上aggregate跨多行：列式存储只读全部数据集的一个子集，而不用扫描全部table；
2. 当需要一次在一个列上insert/update多行new values。
3. Storage efficiency：压缩效率远高于行式存储。由于列数据是uniform type，可以利用similarity of adjacent data进行压缩。（但是这种adjacent compression，相应地造成了random access的困难性，需要额外的机制来保证对压缩数据的访问。）


什么情况下用row-oriented存储？

1. 当需要一次操作单行的多列，尤其当单行size较小时，可以retrieved with a single disk seek；
2. 当insert一整行时。



参考：
 http://en.wikipedia.org/wiki/Column-oriented_DBMS
部分信息摘自：
http://www.yeeach.com/2009/10/04/row-oriented-database-%E3%80%81column-oriented-database-%E3%80%81key-value-store-database-%E3%80%81document-oriented-database/

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