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我在我的 SQL Server 2014 数据库系统上使用 TPC-H (SF 10)。为了提高查询性能，我决定按日期列对两个最大的表（Lineitem 和 Orders）进行分区（同一磁盘），因为其中许多查询都使用日期范围。首先我决定使用每周分区方案，然后我使用每月方案。我在每个表上都使用了一个聚集列存储索引。我执行了第一个 TPC-H 查询：

SELECT  L_RETURNFLAG,
L_LINESTATUS,
SUM(L_QUANTITY)                 AS SUM_QTY,
SUM(L_EXTENDEDPRICE)                AS SUM_BASE_PRICE,
SUM(L_EXTENDEDPRICE*(1-L_DISCOUNT))     AS SUM_DISC_PRICE,
SUM(L_EXTENDEDPRICE*(1-L_DISCOUNT)*(1+L_TAX))   AS SUM_CHARGE,
AVG(L_QUANTITY)                 AS AVG_QTY,
AVG(L_EXTENDEDPRICE)                AS AVG_PRICE,
AVG(L_DISCOUNT)                 AS AVG_DISC,
COUNT_BIG(*)                    AS COUNT_ORDER
FROM    LINEITEM
WHERE   L_SHIPDATE  <= dateadd(dd, - 94, cast('1998-12-01'as date))
GROUP   BY  L_RETURNFLAG,
    L_LINESTATUS
ORDER   BY  L_RETURNFLAG,
    L_LINESTATUS;

对于上面的查询，我得到了以下结果。

  • 每周分区
  • 访问的分区数 348 (1..348)（总共 361 个分区）
  • （862194 行未读取，因为它们位于最后一个分区中）
  • 逻辑读取：1381
  • Lob 逻辑读取：109005
  • Lob 物理读取：1371
  • Lob 预读读取：200554
  • 执行时间：2807 毫秒
  • 编译CPU：43
  • 编译时间：43

  • 编译内存：1408

  • 每月分区

  • 访问的分区数 80 (1..80)（共 84 个分区）
  • （881.087 行未读取，因为它们位于最后一个分区中）
  • 逻辑读取：2902
  • Lob 逻辑读取：617554
  • Lob 物理读取：388
  • Lob 预读读数：260486
  • 执行时间：2680 毫秒
  • 编译CPU：12
  • 编译时间：12
  • 编译内存：872

它们之间最大的区别是使用的批次数量。在每周分区下大约有 333.201 批用于执行索引扫描，而在每月分区下只有 191.275 批。

我对这个结果有点困惑。我预计第一次执行（每周分区）会比第二次更快，因为读取操作更少。每月分区表上的 lob 逻辑读取明显更高，但执行时间、编译 CPU、时间和内存更低。所以我认为每月分区更有效。其他查询的结果看起来几乎相同:(。有人能帮我理解这里发生了什么吗？

所以，我只是用 maxdop 1 再次进行了测试。这是我的结果：

每周分区

  • 逻辑读取：1381
  • lob 逻辑读取：108619
  • lob 物理读取：1362
  • lob 预读读取：200664

每月分区

  • 逻辑读取：739
  • lob 逻辑读取：94901
  • lob 物理读取：402
  • lob 预读读取：262598

这是执行计划，这两个执行看起来完全一样，这里有一些更详细的信息：

http://i.stack.imgur.com/293oN.png

读操作数的差异没有以前那么大，并且在每周分区下有更多的物理读取。此外，每周分区下还有更多的逻辑读取。这与我的预期完全相反：/。

执行计划，（每月分区）我首先创建了一个 CI，然后创建了一个聚集列存储索引（使用 drop existing = on 和 maxdop 1）

http://i.stack.imgur.com/Euo8m.png

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我将在这里提供一个猜测：列存储索引中的数据可能会受到段消除的影响。分区消除并没有增加任何东西。

您可以尝试通过使用未记录的跟踪标志来防止段消除，或者在创建 CS 索引之前随机化表中行的物理顺序（select * into T2 from T1 order by newid()在实践中有效）。

使用 MAXDOP 1 测试 CS 索引是没有意义的，因为这会禁用批处理模式，而批处理模式是造成很多加速的原因。

于 2015-11-11T13:48:06.847 回答