Doris 的行列混存优势有哪些？

对于 OLAP 查询：
在处理复杂分析查询，如统计不同地区、不同产品类别的销售总额时，列存储特性使数据库能快速定位相关列数据进行计算，无需读取大量无关列数据，显著提高查询效率。例如，在包含百亿条销售记录的表中，若使用传统行存储，可能需扫描大量无用数据，而列存储能精准定位到 “地区”“产品类别”“销售额” 等相关列，极大减少数据扫描量，查询时间可能从数小时缩短到几分钟甚至更短。
对于 OLTP 类查询：
当需要对某条记录进行快速更新或读取整行数据时，行存储部分能快速响应，因其数据组织方式适合按行操作场景，能高效获取所需整行数据，满足对实时性要求较高的业务操作。特别是在开启行列混存后，对于宽表的点查操作，性能得到了极大提升。
存储成本优化：
在实际业务场景中，并非所有列都需频繁进行分析查询。对于很少参与分析计算，但需保留用于事务处理等场景的列，采用行存储方式；对于分析频繁的列采用列存储。这样既保证查询性能，又避免对所有列都进行列存储带来的额外存储开销，因为列存储在存储格式和索引等方面通常占用更多空间。通过合理的行列混存策略，可在保证性能的同时，优化存储成本。