GBase 8a查看和清理故障恢复状态Failover的方法

1 列存储和行列混存
数据在磁盘中按照列的方式进行组织和物理存储。行存储架构和列存储架构的数据库分别适用于不同的应用，具备各自的优劣势，如下图所示。列存储架构对查询、统计和分析类操作具备天然的优势。

例如，在分析系统中对100列的业务表进行分析查询，对该业务表列的引用一般不超过10个。对I/O是主要瓶颈的分析系统而言，相较于传统的行式数据库，列式存储技术可以很容易地带来一个数量级的性能提升。
面对海量数据分析的I/O瓶颈，分析型数据库把表数据按列的方式存储，其优势体现在以下几个方面。

1. 降低I/O：只有访问查询所涉及的列产生I/O，查询没有涉及的列不需要访问，不产生I/O；
2. 高压缩比：压缩比可以达到 1:2 ~ 1:20 以上；
3. 支持行列混存，降低select *场景下的I/O量提升性能。

2 高效透明压缩
高效透明压缩技术能够按照数据类型和数据分布规律自动选择最优压缩算法，尽可能减少数据所占的存储空间，降低I/O 消耗，提升查询性能。支持库级，表级，列级压缩选项，灵活平衡性能与压缩比的关系，而且压缩与解压缩过程对用户是透明的。
从 I/O 资源消耗节约的角度来看，对 I/O是主要瓶颈的分析系统而言，相较于传统的行式数据库，高效透明压缩技术可以带来约一个数量级的性能提升。

1. 压缩比可达到1:2至1:20甚至更优，远远高于行存储；
2. 节省50%-95%的存储空间，大大降低数据处理能耗；
3. 内置数十种不同等级的压缩算法，根据数据特征自动选择最优压缩算法；
4. 压缩态下对I/O要求大大降低，数据加载和查询性能明显提升。