一、定义
- 行式存储把一行中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推
- 列式存储把一列中的数据值串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，以此类推
二、例子1
数据库以行、列的二维表的形式表示数据，但是却以一维字符串的方式存储，举个例子
上面的表包括 Empid，Lastname、Firstname，Salary 四个字段。
数据库会把这个表存储在一系列的一维字节中，由操作系统将这一系列的字节写到磁盘中。
行式数据库把一行中的数据串在一起存储起来，然后再存储下一行的数据，以此类推，如下：
```
1,Smith,Joe,40000;2,Jones,Mary,50000;3,Johnson,Cathy,44000;
```
列式数据库把一列中的数据串在一起存储起来，然后再存储下一列的数据，依次类推，如下：
```
1,2,3;Smith,Jones,Johnson;Joe,Mary,Cathy;40000,50000,44000;
```
上面是简化的说法，只是为了便于表达意思。
三、例子2
在行式数据库中，每一行数据都看做一个整体，可以被认为是一小块数据，这样每一块数据都是紧挨着另一块数据存放在硬盘中。一般情况下，可以认为每一行存储的数据就是硬盘中的一组连续的字节。
为了方便讨论，有如下表，假设每一行都包含一个用户的信息，每个用户的所有属性都整块的存储在硬盘上
在硬盘上，大量的页面用来存储所有的数据。现在假设数据库中的每行信息都存储在同一页上，也就是说，每一页只能保存一个用户的所有信息。在上面的例子中，Alice 的所有信息都被存储到一个页面中，如果需要获取或者更新 Alice 的信息，那么某一时刻在内存中仅需存储关于 Alice 的单一页面。如所示：
好了，现在目光转向列式存储。如果是基于列的数据库，所有的数据都是以列的形式存储的。同样，我们假设每一列的存储只对应一个页面，那么用户的每个属性信息都会被单独存储在一个页面，如下：
那么，现在考虑如下场景。如果使用的是行式数据库，你正好需要对一行数据进行操作时，数据库的性能是最好的，因为仅一个页面被放到了内存中（这只是个示例，实际上操作系统会带来不止一个页面的数据）。
但是，如果你只是想对表中所有数据的某一列的数据做一些操作，这意味着你将花费时间去访问每一行，可你用到的仅是一行中的小部分数据。此时使用的若是列式数据库，就可以方便快捷的访问数据，因为每一列的信息都是存储在一起的。
蛋疼的时候来了，假如现在使用的是列式存储，你又想获取 Alice 的所有信息，那你又必须去读取大量的列（页面）来获取所有的数据。
正因为如此，才有了行式存储和列式存储的使用场景的区别。
当你的核心业务是 OLTP 时，一个行式数据库，再加上优化操作，可能是个最好的选择。
当你的核心业务是 OLAP 时，一个列式数据库，绝对是更好的选择