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我已阅读（此处、此处和此处）关于 SQL Server 2014 中引入的聚集列存储索引。基本上，现在：

  • 列存储索引可以更新
  • 可以修改表架构（不删除列存储索引）
  • 基表的结构可以是柱状的
  • 压缩效果节省的空间（使用列存储索引，您可以节省用于表的初始空间的 40% 到 50%）

此外，它们还支持：

  • 行模式和批处理模式处理
  • 批量插入语句
  • 更多数据类型

据我了解，有一些限制，例如：

  1. 不支持的数据类型
  2. 无法创建其他索引

但正如所说：

使用聚集列存储索引，已经涵盖了所有过滤器的可能性；使用段消除的查询处理器将能够仅考虑查询子句所需的段。在无法应用段消除的列上，所有扫描都将比 B-Tree 索引扫描更快，因为数据被压缩，因此需要更少的 I/O 操作。

我对以下内容感兴趣：

  • 上面的陈述是否说当存在大量重复值时，聚集列存储索引总是比 B-Tree 索引更适合提取数据？
  • covering例如，当表有很多列时，聚集列存储索引和非聚集 B-Tree 索引之间的性能如何？
  • 我可以在一张表上同时使用聚集和非聚集列存储索引吗？
  • 最重要的是，谁能告诉如何确定一个表是否适合列存储索引？

据说最好的候选者是不经常执行更新/删除/插入操作的表。例如，我有一个存储大小超过 17 GB（约 7000 万行）的表，并且不断插入和删除新记录。另一方面，执行了许多使用其列的查询。或者我有一个存储大小约为 40 GB（约 6000 万行）的表，每天执行许多插入 - 它不经常查询，但我想减小它的大小。

我知道答案主要在于运行生产测试，但在此之前我需要选择更好的候选人。

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Clustered Columnstore 最重要的限制之一是它们的锁定，您可以在此处找到一些详细信息：http: //www.nikoport.com/2013/07/07/clustered-columnstore-indexes-part-8-locking/

关于你的问题：

1) 上面的陈述是否说当存在大量重复值时，聚集列存储索引总是比 B-Tree 索引更适合提取数据

  • 批处理模式不仅可以更快地扫描重复项，而且当从段中读取所有数据时，列存储索引的机制更有效地读取数据。

2）聚集列存储索引和非聚集B-Tree覆盖索引之间的性能如何，例如当表有很多列时

  • 列存储索引比页或行具有明显更好的压缩，可用于行存储，批处理模式将在处理方面产生最大的差异，如前所述，即使读取相同大小的页和范围，列存储索引也应该更快

3) 我可以在一张表上同时使用聚集和非聚集列存储索引吗

  • 不，目前这是不可能的。

4) ...谁能告诉如何定义一个表是否适合列存储索引？

  • 您正在扫描和处理大量（超过 100 万行）的任何表，或者甚至可能完全扫描超过 100K 的整个表都可能是考虑的候选者。与要构建聚集列存储索引的表相关的使用技术有一些限制，这是我正在使用的查询：
select object_schema_name( t.object_id ) as 'Schema'
, object_name (t.object_id) as 'Table'
, sum(p.rows) as 'Row Count'
, cast( sum(a.total_pages) * 8.0 / 1024. / 1024 
    as decimal(16,3)) as 'size in GB'
    , (select count(*) from sys.columns as col
    where t.object_id = col.object_id ) as 'Cols Count'
, (select count(*) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id and 
             UPPER(tp.name) in ('VARCHAR','NVARCHAR') 
   ) as 'String Columns'
, (select sum(col.max_length) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id 
  ) as 'Cols Max Length'
, (select count(*) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id and 
             (UPPER(tp.name) in ('TEXT','NTEXT','TIMESTAMP','HIERARCHYID','SQL_VARIANT','XML','GEOGRAPHY','GEOMETRY') OR
              (UPPER(tp.name) in ('VARCHAR','NVARCHAR') and (col.max_length = 8000 or col.max_length = -1)) 
             )
   ) as 'Unsupported Columns'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type = 'PK' AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Primary Key'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type = 'F' AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Foreign Keys'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type in ('UQ','D','C') AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Constraints'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type in ('TA','TR') AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Triggers'
, t.is_tracked_by_cdc as 'CDC'
, t.is_memory_optimized as 'Hekaton'
, t.is_replicated as 'Replication'
, coalesce(t.filestream_data_space_id,0,1) as 'FileStream'
, t.is_filetable as 'FileTable'
from sys.tables t
inner join sys.partitions as p 
    ON t.object_id = p.object_id
INNER JOIN sys.allocation_units as a 
    ON p.partition_id = a.container_id
where p.data_compression in (0,1,2) -- None, Row, Page
group by t.object_id, t.is_tracked_by_cdc,  t.is_memory_optimized, t.is_filetable, t.is_replicated, t.filestream_data_space_id
having sum(p.rows) > 1000000
order by sum(p.rows) desc
于 2014-08-16T00:13:32.797 回答