रो-ओरिएंटेड और कॉलम-ओरिएंटेड प्रणालियों के बीच तुलना, आम तौर पर, एक दिए गए कार्यभार के लिए एक हार्ड-डिस्क अभिगम की क्षमता से संबंधित है, क्योंकि कंप्यूटर में अन्य देरी की तुलना में सीक टाइम (ग्रहण समय) अविश्वसनीय रूप से लम्बा है। कभी-कभी, क्रमवार रूप से संग्रहीत डेटा के एक मेगाबाइट की रीडिंग के लिए एक यादृच्छिक अभिगम से अधिक समय नहीं लगता है। . इसके अलावा, चूंकि CPU शक्ति (मूअर का सिद्धांत देखें) की तुलना में ग्रहण समय में सुधार एक धीमी गति से हो रहा है, यह विशेष ध्यान उन सिस्टमों पर जारी रहने की संभावना है जो भंडारण के लिए हार्ड-डिस्क पर निर्भर होते हैं। नीचे अति सरल निष्कर्षों को दिया गया है जो कॉलम-ओरिएंटेड और रो-ओरिएंटेड संगठनों के बीच ट्रेड-ऑफ का एक चित्र बनाने की कोशिश है। बेशक तब तक, जब तक अनुप्रयोग आश्वस्त ना हो जाए कि अधिकांश/सभी डेटा मेमोरी में फिट हो सकता है और उस परिस्थिति में इन-मेमोरी_डाटाबेस सिस्टम से भारी अनुकूलन उपलब्ध है।


अभ्यास में, रो-ओरिएंटेड आर्किटेक्चर, OLTP जैसे कार्यभार के लिए बहुत अनुकूल होते हैं जो पारस्परिक लेनदेन से अत्यधिक भरे होते हैं। कॉलम स्टोर ओरिएंटेड भंडार वर्कलोड अच्छी तरह जैसे के लिए OLAP सदृश वर्कलोड (उदाहरण, डेटा गोदाम) के लिए अनुकूल होते हैं, जिसमें आम तौर पर सभी डेटा पर अत्यधिक जटिल प्रश्न शामिल होते हैं (संभवतः टेराबाईट). हालांकि, ऐसे कई सिद्ध पंक्ति-आधारित OLAP RDBMS हैं जो टेराबाईट को संभालते हैं और यहां तक कि पेटाबाईट डेटा को भी, जैसे टेराडाटा.

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