一、阐发

梧桐数据库是一款溜达式数据库，它撑执多种存储重要，包括ROW、ORC、Hudi和MagmaAP。这些存储重要中，ROW是按行存储的重要，而ORC、Hudi和MagmaAP则是按行列存储的重要。在创建表时，用户不错左证需求聘用不同的存储重要，举例创建一个默许的ORC表或显式指定为ROW存储重要的表。此外，梧桐数据库还撑执创建S3内表，而况提供了基于Hash的溜达和Random溜达两种数据溜达表情。MagmaAP重要的表在创建时默许使用Hash溜达，而况撑执索引。

二、每种表重要的分歧和创建表情

1. ROW重要

这是一种按行存储的重要，符合于需要时时进行行级更新或删除操作的场景。ROW重要的表不撑执索引，但在梧桐数据库中，它撑执存储压缩，如SNAPPY和ZLIB，以优化存储空间的使用。

创建row重要的表

CREATE TABLE rank2 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = row);

创建snappy压缩重要的row表

CREATE TABLE rank3 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = row, compresstype = snappy);

2. ORC重要

是一种列式存储重要，它在存储猖狂和查询性能之间提供了精湛的均衡。ORC重要撑执多种压缩算法，如LZ4、SNAPPY、ZSTD和ZLIB，适用于OLAP（在线分析搞定）场景，不错显赫普及数据扫描和查询的速率。

默许创建orc

CREATE TABLE rank1 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int );

指定创建orc表

CREATE TABLE rank4 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = orc);

创建带压缩的orc表

CREATE TABLE rank5 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = orc, compresstype = lz4);

3. Hudi重要

Apache Hudi是一种撑执插入和更新操作的存储重要，它允许用户在保执数据文献不能变的同期进行数据的及时更新。Hudi重要的表适用于需要高迷糊量数据摄入和更新的场景，同期撑执数据的快速查询。

创建hudi表

CREATE TABLE rank6 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = horc, type = mor);

创建带压缩的hudi表

CREATE TABLE rank7 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) WITH (appendonly = true, orientation = horc, type = mor, compresstype = lz4);

4. MagmaAP重要

这是一种梧桐数据库特等的存储重要，它撑履行存储和列存储的搀杂情势，而况里面自动竣事了数据压缩。MagmaAP重要的表撑执主键索引，符合于需要高并发写入和复杂查询的场景。

创建带压缩的magma表

CREATE TABLE rank8 ( id int, rank int, year smallint, gender char(1), count int ) FORMAT 'magmaap';

注：在表的存储模子方面，WuTongDB提供了丰富的选项，举例不错创建snappy压缩的ROW表或不压缩的ORC表。同期，用户还不错创建带有primary key的MagmaAP表，这种内外面自动竣事了压缩。WuTongDB的表存储模子撑执多种特质，如行/列存储、存储重要、是否撑执新履行器、压缩撑执、是否撑执UPDATE/DELETE操作以及是否撑执索引等。

三、表重要分歧对比