12、SQL Server 列存储索引与查询调优

SQL Server 列存储索引与查询调优

1. 列存储索引简介

列存储技术是数据库领域的一项重大变革，最初在 SQL Server 2012 中引入，并在 SQL Server 2014 中得到显著改进。该技术主要针对数据仓库工作负载。

在数据仓库中，经典的星型模式模型包含维度表和事实表。维度表用于跟踪分析数据的主题，如客户、员工、产品和时间，每个维度表都有一个代理键。事实表存储大量数据，包含每个维度表的代理键列以及表示数量和金额等度量的列。

在列存储技术引入之前，SQL Server 中数据的传统内部表示基于行存储技术，即数据以行的方式存储和处理。随着近年来数据仓库中数据量的不断增长，行存储技术在多个层面上变得效率低下，而列存储技术则解决了这些问题。

2. 行存储技术的局限性

• 索引调优复杂 ：行存储技术在索引方面有很多可能性，这会导致花费大量时间和精力进行索引调优。如果系统中有很多查询模式，为每个查询在事实表上创建完美的覆盖索引是不现实的，最终会创建过多的索引。为了限制索引数量，需要对查询进行优先级排序，并尝试合并具有相似索引要求的多个查询，但这会导致许多查询没有真正最优的索引支持，每个查询可能会使用包含多余列的索引，从而导致执行的读取次数超过最优数量。
• 压缩效果不佳 ：行存储的数据默认不压缩，需要显式请求行或页压缩。即使进行了压缩，由于数据是逐行存储的，SQL Server 所能达到的压缩级别远低于列存储。
• 执行模型低效 ：目前行存储的执行模型是行执行模型，