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표 하나, 저장하는 두 가지 방법

데이터베이스 테이블은 논리적으로는 행과 열이 있는 표처럼 보이지만, 디스크에는 결국 한 줄로 이어진 바이트 나열로 저장된다. 이때 어떤 순서로 나열하느냐에 따라 같은 표라도 완전히 다른 물리적 파일이 된다. 아래 학생 8명 표를 예로 들어보자.

id	name	age	dept	score	city
1	김민준	17	이과	92	서울
2	이서연	16	문과	88	부산
3	박도윤	17	이과	95	서울
4	최지우	16	이과	79	대구
5	정하은	17	문과	84	서울
6	강시우	16	이과	91	부산
7	윤아린	17	문과	87	대구
8	임태현	16	이과	93	서울

로우 지향(Row-oriented): 행 단위로 이어 붙인다

id₁·name₁·age₁·dept₁·score₁·city₁, id₂·name₂·age₂·… 순서로, 한 학생의 모든 값이 연속으로 저장된다. 일반적인 RDBMS(MySQL, PostgreSQL 등)의 기본 저장 방식이며, "행 하나 통째로 읽고/쓰기"에 최적화돼 있다.

컬럼 지향(Column-oriented): 열 단위로 이어 붙인다

id₁·id₂·…·id₈, name₁·name₂·…·name₈, age₁·age₂·… 순서로, 같은 컬럼의 값들이 연속으로 저장된다. Parquet, ClickHouse, BigQuery 같은 분석용(OLAP) 엔진이 즐겨 쓰는 방식이다.

직접 돌려보기 — 컬럼 하나만 조회하면?

"이 학생들의 평균 점수(score)는?" 같은 분석 쿼리는 표에서 딱 한 컬럼만 있으면 된다. 컬럼을 골라 실행 버튼을 누르면, 두 저장 방식이 디스크에서 실제로 읽어야 하는 블록이 얼마나 다른지 애니메이션으로 비교할 수 있다.

조회할 컬럼:

Row-Oriented

읽은 블록: 0 / 48

Column-Oriented

읽은 블록: 0 / 48

컬럼을 고르고 실행 버튼을 눌러보세요.

압축까지 유리하다 — Run-Length Encoding

같은 컬럼의 값이 연속으로 붙어 있으면, 반복되는 값을 "값 + 반복 횟수" 쌍으로 줄이는 런-길이 인코딩(RLE) 같은 압축이 매우 잘 먹힌다. 위 표를 dept 기준으로 정렬하면 이과,이과,이과,이과,이과,문과,문과,문과 처럼 같은 값이 뭉치는데, 로우 지향 저장에서는 dept 값들이 다른 컬럼 값들 사이에 흩어져 있어 이런 압축을 적용하기 어렵다.

원본 (정렬된 dept 컬럼, 8칸):

원본 8칸 → 압축 전, 실행 버튼을 눌러보세요.

어느 쪽을 써야 할까?

Row-Oriented (행 지향)	Column-Oriented (컬럼 지향)
회원가입, 주문 생성처럼 레코드 하나를 통째로 읽고 쓰는 OLTP(온라인 거래 처리)에 유리.	"이번 달 평균 매출은?" 처럼 수백만 행 중 일부 컬럼만 집계하는 OLAP(분석)에 유리.
행 하나가 디스크의 한 블록 근처에 모여 있어 INSERT/UPDATE가 빠르다.	같은 타입의 값이 모여 있어 압축률이 높고, 필요 없는 컬럼은 아예 읽지 않는다.
예: MySQL, PostgreSQL(기본 힙 테이블), MongoDB.	예: Parquet/ORC 파일, ClickHouse, Amazon Redshift, Google BigQuery.