请说明Spark SQL中采用列式存储格式（例如Parquet）提升查询性能的具体机制。

回答思路

1. 【回答框架 1】列式存储按列连续存放数据，同一列的数据类型相同，便于压缩，显著减少I/O和存储空间。
2. 【回答框架 2】查询时只需读取涉及的列，跳过无关列，降低数据扫描量，尤其适合分析型查询。
3. 【回答框架 3】列式存储配合谓词下推和列剪枝，进一步减少数据读取，提升查询效率。
4. 【回答框架 4】Parquet还支持向量化读取和SIMD优化，加速数据处理。
5. 【回答框架 5】注意列式存储对点查询和频繁更新场景不占优势，行式存储更适合。
6. 【关键点 1】列式存储减少I/O和存储，提升压缩比。
7. 【关键点 2】仅读取查询所需列，减少数据扫描。
8. 【关键点 3】支持谓词下推，跳过无关数据。
9. 【关键点 4】适合分析型负载，不适合频繁更新或点查询。
10. 【易错点 1】不能简单断言列式存储对所有查询都更快，需考虑查询模式和数据分布。
11. 【易错点 2】列式存储对写入和更新不友好，不适合OLTP场景。
12. 【易错点 3】Parquet压缩和解压有CPU开销，需要权衡。