一、行式数据库和列式数据库的对比
1、存储比较
行式数据库存储在hdfs上式按行进行存储的，一个block存储一或多行数据。而列式数据库在hdfs上则是按照列进行存储，一个block可能有一列或多列数据。
2、压缩比较
对于行式数据库，必然按行压缩，当一行中有多个字段，各个字段对应的数据类型可能不一致，压缩性能压缩比就比较差。
对于列式数据库，必然按列压缩，每一列对应的是相同数据类型的数据，故列式数据库的压缩性能要强于行式数据库。
3、查询比较
假设执行的查询操作是：select id,name from table_emp;
对于行式数据库，它要遍历一整张表将每一行中的id,name字段拼接再展现出来，这样需要查询的数据量就比较大，效率低。
对于列式数据库，它只需找到对应的id,name字段的列展现出来即可，需要查询的数据量小，效率高。
假设执行的查询操作是：select * from table_emp;
对于这种查询整个表全部信息的操作，由于列式数据库需要将分散的行进行重新组合，行式数据库效率就高于列式数据库。
但是，在大数据领域，进行全表查询的场景少之又少，进而我们使用较多的还是列式数据库及列式储存。
二、stored as file_format 详解
1、建一张表时，可以使用“stored as file_format”来指定该表数据的存储格式，hive中，表的默认存储格式为TextFile。
2、TEXTFILE、SEQUENCEFILE、RCFILE、ORC等四种储存格式及它们对于hive在存储数据和查询数据时性能的优劣比较
TEXTFILE: 只是hive中表数据默认的存储格式，它将所有类型的数据都存储为String类型，不便于数据的解析，但它却比较通用。不具备随机读写的能力。支持压缩。
SEQUENCEFILE: 这种储存格式比TEXTFILE格式多了头部、标识、信息长度等信息，这些信息使得其具备随机读写的能力。支持压缩，但压缩的是value。(存储相同的数据，SEQUENCEFILE比TEXTFILE略大)
RCFILE(Record Columnar File): 现在水平上划分为很多个Row Group,每个Row Group默认大小4MB，Row Group内部再按列存储信息。由facebook开源，比标准行式存储节约10%的空间。
ORC: 优化过后的RCFile,现在水平上划分为多个Stripes,再在Stripe中按列存储。每个Stripe由一个Index Data、一个Row Data、一个Stripe Footer组成。每个Stripes的大小为250MB，每个Index Data记录的是整型数据最大值最小值、字符串数据前后缀信息，每个列的位置等等诸如此类的信息。这就使得查询十分得高效，默认每一万行数据建立一个Index Data。ORC存储大小为TEXTFILE的40%左右，使用压缩则可以进一步将这个数字降到10%~20%。
ORC这种文件格式可以作用于表或者表的分区，可以通过以下几种方式进行指定：
示例：创建带压缩的ORC存储表
PARQUET: 存储大小为TEXTFILE的60%~70%，压缩后在20%~30%之间。
注意：
- 不同的存储格式不仅表现在存储空间上的不同，对于数据的查询，效率也不一样。因为对于不同的存储格式，执行相同的查询操作，他们访问的数据量大小是不一样的。
- 如果要使用TEXTFILE作为hive表数据的存储格式，则必须先存在一张相同数据的存储格式为TEXTFILE的表table_t0,然后在建表时使用"insert into table table_stored_file_ORC select from table_t0;"创建。或者使用"create table as select from table_t0;"创建。
