1、行存储与列存储（参考自http://storage.chinabyte.com/491/12390991.shtml）
1）行存储：如MongoDB使用文档型的行存储。
特征：将一行的所有列聚集存储。
优点：写入（一行）是一次完成，且可以更好地保证数据的完整性。
缺点：数据读取时，通常需要先将一行完全读出，再在内存中消除不需要的冗余列。
解析一行数据时，需要在多种数据类型间转换，（在数据量大的时候）比较耗CPU，增加解析时间。
2）列存储：如Hadoop的HBase。
特征：每列的全部数据聚集存储。
优点：数据读取时，每次可以读取某列的部分或全部数据（不存在冗余的问题，对大数据应用很有利）。当然，在读取多列时需要多次移动和定位磁头。
同列的数据都是同质的，更容易解析（更有利于完整性要求不高的大数据分析）。另外，也更容易设计好的索引、压缩/解压算法。
适合频繁读取单列或少数几列数据的应用。比如，查询密集型应用（如在线分析、数据挖掘）一般只关心少数几个字段，此时列存储方式的读取可以大大减少I/O。
缺点：写入次数明显比行存储多，磁头需要多次移动和定位，消耗更多时间。
改进：安装多块硬盘，多线程并行读写多个列；写过程的完整性问题可以使用回滚和校验机制改进。
不断学习中。。。