Sütun tabanlı (columnar) ve satır tabanlı (row-oriented) depolama, veriyi fiziksel diskte düzenleme biçimiyle ayrışır ve bu fark, analitik sorgularda ölçülebilir performans farklılıkları yaratır. Satır tabanlı sistemler, PostgreSQL, MySQL gibi, tüm bir kaydı ardışık bloklarda saklar. OLTP (çevrimiçi işlem işleme) senaryolarında, yani tek kayıt ekleme, güncelleme ve silme işlemlerinde bu yaklaşım verimlidir. Ancak yüz sütunluk bir tabloda yalnızca iki sütuna dokunacak bir analitik sorgu bile tüm satır bloklarını okumak zorunda kalır; bu gereksiz I/O yükü büyük veri kümelerinde belirginleşir. Sütun satır tabanlı depolama karşılaştırması yapıldığında, sütun tabanlı sistemler, Apache Parquet, ClickHouse, Amazon Redshift, aynı sütuna ait tüm değerleri bitişik depolar. Analitik sorgular genellikle az sayıda sütunu birçok satır üzerinden toplar; bu mimaride yalnızca ilgili sütunlar okunur, I/O minimize edilir. Dahası homojen veri tipleri nedeniyle sıkıştırma oranları dramatik biçimde artar: çalışma ortamına göre 5x-20x sıkıştırma sağlanabilir. Benchmark verileri bu ayrımı somutlaştırır. TPC-H Q1 sorgusunda ClickHouse, satır tabanlı MySQL'e kıyasla aynı donanımda 10-50x daha hızlı yanıt üretir. Tersine, yüksek frekanslı OLTP işlemlerinde sütun tabanlı sistemler sütun parçalarını birleştirme maliyeti nedeniyle rekabetçi değildir. Hibrit yaklaşım artık öne çıkıyor: HTAP (Hybrid Transactional/Analytical Processing) mimarileri, aynı veri üzerinde her iki erişim desenini desteklemek için çift depolama formatı kullanır. Seçim, iş yükü profiline, OLTP ağırlıklıysa satır tabanlı, analitik ağırlıklıysa sütun tabanlı, bağlı kalmalıdır.
