我熟悉使用列存储和行存储来将数据库数据持久化到磁盘。我的问题是，如果一个数据集完全在内存中，没有存储到磁盘，那么行与列的方向是否有很大的区别？
很多取决于数据集的大小，每行的内容是什么，你需要如何搜索它，是否要向数据集添加或删除项目等等。
还要考虑CPU和内存架构；你的缓存有多大，缓存行的大小是多少，你的CPU的预取器有多聪明。
对于小于8个字节的字段，列比行访问内存次数更少。
内存不是以寄存器为单位访问的，而是以缓存行为单位访问的。在大多数现代机器上，缓存行大小为64字节。
无论是否在内存中，压缩在列存储中也更容易。
并非完全如此。即使列没有按顺序存储在内存中，你仍然可以压缩/解压缩一列。但这可能会更快。
“压缩是否对内存操作有影响？”
这取决于情况。如果是内存操作，则压缩可能会降低性能，但另一方面，需要存储的数据量较小，因此您将能够将更多数据放入内存中。
“是否可能对操作进行向量化？”
只有在数据按行分组时，加载/存储到内存才可能变慢。
“当然，逐行处理结构体要容易得多。”
使用按行存储的指针很容易使用结构体，但是使用C++可以创建隐藏数据按列存储的类。这需要一些额外的工作，但一旦设置完成，就可能像按行一样容易。
此外，列存储通常用于实体-组件-系统模式（
entity-component-system），并且有一些库（如
EnTT）使得使用它非常容易。
“这两个都准确吗？还有没有其他的？鉴于此，如果在只读数据集上使用内存中的列存储与行存储相比，是否会有显著的性能提升，还是只有轻微的改进？”
再次强调，这在很大程度上取决于数据集的大小以及您想要如何访问它。如果您经常使用一行中的所有列，则首选逐行存储。如果您经常只使用一列，并且需要访问许多连续行的该列，则最好使用逐列存储。
此外，还有可能采用混合解决方案。您可以将一列单独存储，然后将所有其他列按行存储。
你如何在只读数据集中进行搜索非常重要。它是否会被排序，还是更像一个哈希表？如果是前者，您希望索引尽可能紧凑，并可能像
B-tree一样排序，就像Alex Guteniev已经提到的那样。如果它将像哈希映射一样，那么您可能需要逐行查找。
