为更好说明，举一个内存数据库RapidsDB的例子。列存储索引利用列存储技术高效地从磁盘存储中检索大量值（建议使用闪存或固态硬盘）。因为列存储索引通常提供大量压缩数据，这是由磁盘支持的，不像RapidsDB中的其他类型的索引那样要求所有数据都必须存放于内存中，所以对于时刻处理PB级数据量的分析型工作的负载优化非常有用。
列存索引是将列存表中一列或多列定义为键列。数据按键列顺序存储以提高检索性能。由此引入行段概念，行段是列存索引中存储在一起的一组行，每个行都由列段组成。RapidsDB存储每行的元数据，其中包括给定段的总行数，以及跟踪哪些行已被删除的位掩码。而且RapidsDB会在列存索引键列上的一组行段进行排序。这意味在已排序的行段组中，不会有行段与构成列存索引键的列的值范围重叠。在对表运行 INSERT、LOAD 或 UPDATE 查询后创建更多段时，会形成新的段组。
在以下四种情况下，列存索引对RapidsDB的列存表起明显的加速效果：（1）查询仅扫描索引指定的列段，如测试表Products的索引为Qty，查询 SELECT SUM(Qty) FROM Products；则只需要扫描Qty列段，并且利用列段中的值做SUM计算。（2）查询只引用行段中的列存索引元数据。最简单例子:SELECT COUNT(*) FROM Products;使用MAX或者MIN也可以达到相同的效果。（3）查询过滤条件使用列存索引元数据的最小值和最大值，判断是否跳过扫描对应的行段。优化效率取决于实际可以跳过的段的百分比。（4）在表关联时，列存索引被用在关联条件时，只需要简单扫描行段的值，就可以完成关联条件的过滤，同样的跳过了IO磁盘扫描的开销，提升性能。
列存索引是将列存表中一列或多列定义为键列。数据按键列顺序存储以提高检索性能。由此引入行段概念，行段是列存索引中存储在一起的一组行，每个行都由列段组成。RapidsDB存储每行的元数据，其中包括给定段的总行数，以及跟踪哪些行已被删除的位掩码。而且RapidsDB会在列存索引键列上的一组行段进行排序。这意味在已排序的行段组中，不会有行段与构成列存索引键的列的值范围重叠。在对表运行 INSERT、LOAD 或 UPDATE 查询后创建更多段时，会形成新的段组。
在以下四种情况下，列存索引对RapidsDB的列存表起明显的加速效果：（1）查询仅扫描索引指定的列段，如测试表Products的索引为Qty，查询 SELECT SUM(Qty) FROM Products；则只需要扫描Qty列段，并且利用列段中的值做SUM计算。（2）查询只引用行段中的列存索引元数据。最简单例子:SELECT COUNT(*) FROM Products;使用MAX或者MIN也可以达到相同的效果。（3）查询过滤条件使用列存索引元数据的最小值和最大值，判断是否跳过扫描对应的行段。优化效率取决于实际可以跳过的段的百分比。（4）在表关联时，列存索引被用在关联条件时，只需要简单扫描行段的值，就可以完成关联条件的过滤，同样的跳过了IO磁盘扫描的开销，提升性能。
