مقدمة
تعد فهارس مخزن الأعمدة في SQL إحدى ميزات قاعدة البيانات المتخصصة التي يمكنها تحسين أداء الاستعلام وضغط البيانات بشكل كبير في سيناريوهات معينة. وقد تم تصميمها لمعالجة تحديات الأداء والتخزين المرتبطة بالتعامل مع كميات كبيرة من البيانات في تخزين البيانات وأحمال العمل التحليلية. سوف تتعمق هذه المقالة في التاريخ والبنية الداخلية والميزات الرئيسية والأنواع والاستخدام والمنظورات المستقبلية لفهارس Columnstore في SQL.
التاريخ والأصل
تم تقديم فهارس Columnstore في SQL لأول مرة بواسطة Microsoft مع إصدار SQL Server 2012. يعود مفهوم التخزين العمودي، الذي يدعم فهارس Columnstore، إلى السبعينيات. ومع ذلك، فقد اكتسبت شعبية في منتصف العقد الأول من القرن الحادي والعشرين مع ظهور البيانات الضخمة والحاجة إلى تحسين ضغط البيانات وأداء الاستعلام. كان تطبيق Microsoft لفهارس Columnstore بمثابة تقدم كبير في هذا المجال، مما جعلها ميزة قياسية في العديد من أنظمة إدارة قواعد البيانات الحديثة.
معلومات تفصيلية عن فهارس Columnstore في SQL
فهرس مخزن الأعمدة عبارة عن تقنية تنظم البيانات وتخزنها حسب الأعمدة بدلاً من التخزين التقليدي القائم على الصفوف. في التخزين المستند إلى الصف، يتم تخزين البيانات الموجودة في الجدول واسترجاعها صفًا تلو الآخر. في المقابل، مع فهارس Columnstore، يتم تخزين البيانات داخل كل عمود ومعالجتها معًا، مما يؤدي إلى تحسين الضغط وتحسين الأداء للاستعلامات التحليلية.
تعد فهارس مخزن الأعمدة مناسبة تمامًا لأحمال العمل كثيفة القراءة، حيث تشتمل الاستعلامات على كميات كبيرة من البيانات والتجميعات. يمكنهم تسريع عملية إعداد التقارير وتخزين البيانات والاستعلامات التحليلية التي تتطلب مسح ومعالجة مجموعات كبيرة من البيانات بشكل كبير.
الهيكل الداخلي والأداء
يعتمد الهيكل الداخلي لفهرس Columnstore على مقاطع الأعمدة والقواميس. مقطع العمود عبارة عن وحدة بيانات مضغوطة لكل عمود. ويتكون من مجموعة من القيم إلى جانب سلسلة من البيانات الوصفية، بما في ذلك القيم الدنيا والقصوى، لتسهيل استرجاع البيانات.
تُستخدم القواميس لضغط القيم المتكررة في العمود. بدلاً من تخزين القيم الفعلية عدة مرات، يقوم القاموس بتخزين القيم الفريدة والمعرفات المقابلة لها، مما يقلل متطلبات التخزين ويحسن أداء الاستعلام.
يستفيد فهرس Columnstore من تقنية تسمى المعالجة المجمعة لمسح مجموعات البيانات الكبيرة ومعالجتها بكفاءة. فهو ينفذ عمليات على صفوف متعددة في وقت واحد، مما يعزز أداء الاستعلامات التحليلية.
الميزات الرئيسية لفهارس Columnstore في SQL
-
ضغط البيانات: تعمل فهارس مخزن الأعمدة على تقليل متطلبات تخزين البيانات بشكل كبير نظرًا لتنسيق التخزين العمودي وتقنيات الضغط المستندة إلى القاموس.
-
معالجة الوضع الدفعي: تتيح القدرة على معالجة البيانات على دفعات، بدلاً من صف تلو الآخر، تنفيذ استعلام أسرع لمجموعات البيانات الكبيرة.
-
المسند الضغط لأسفل: تدعم فهارس Columnstore الضغط المسند للأسفل، مما يعني أن مُحسِّن الاستعلام يمكنه تصفية البيانات على مستوى التخزين قبل استردادها، مما يعزز أداء الاستعلام بشكل أكبر.
-
التنفيذ الموجه: يتم تنفيذ العمليات على ناقلات البيانات بأكملها في وقت واحد، مما يؤدي إلى تحسين سرعات تنفيذ الاستعلام.
أنواع فهارس مخزن الأعمدة في SQL
هناك نوعان من فهارس Columnstore في SQL:
-
فهرس مخزن الأعمدة المتجمع (CCI):
- يمكن أن يحتوي كل جدول على CCI واحد فقط.
- يتم تحويل الجدول بأكمله إلى تنسيق عمودي مضغوط.
- مثالية لتخزين البيانات الكبيرة وأحمال العمل التحليلية.
-
فهرس مخزن الأعمدة غير المتجمع (NCCI):
- يمكن إنشاء NCCIs متعددة على جدول واحد.
- يتم تحويل الأعمدة المحددة فقط إلى تنسيق عمودي مضغوط، مع ترك الباقي في التنسيق المستند إلى الصف.
- مناسب للسيناريوهات التي يتم فيها الاستعلام عن أعمدة معينة بشكل متكرر أكثر من غيرها.
يوجد أدناه جدول يلخص الاختلافات بين CCI وNCCI:
| ميزة | فهرس مخزن الأعمدة المتجمع (CCI) | فهرس مخزن الأعمدة غير المتجمع (NCCI) |
|---|---|---|
| تحويل الجدول | يتم تحويل الجدول بأكمله إلى تنسيق عمودي | يتم تحويل الأعمدة المحددة فقط |
| عدد الفهارس | يُسمح بـ CCI واحد فقط لكل طاولة | يمكن إنشاء NCCIs متعددة على الطاولة |
| أداء الاستعلام | بشكل عام أسرع بسبب التخزين العمودي الكامل | يعتمد أداء الاستعلام على تحديد العمود |
الاستخدام والتحديات والحلول
تعد فهارس مخزن الأعمدة مفيدة للغاية للاستعلامات التحليلية التي تتضمن معالجة بيانات واسعة النطاق. ومع ذلك، قد لا تكون مناسبة لأحمال عمل OLTP (معالجة المعاملات عبر الإنترنت)، والتي تتضمن معاملات وتحديثات متكررة صغيرة الحجم. في مثل هذه السيناريوهات، يكون أداء الفهارس التقليدية المستندة إلى الصفوف أفضل.
تتضمن تحديات فهارس Columnstore ما يلي:
-
إدراج وتحديث الأداء: يمكن أن تعاني فهارس مخزن الأعمدة من بطء أداء الإدراج والتحديث مقارنة بالفهارس المستندة إلى الصفوف، لأنها تتطلب تحميل البيانات بشكل مجمّع للحصول على الأداء الأمثل.
-
متجر دلتا: للتعامل مع التحديثات بكفاءة، يحتفظ SQL Server بمخزن Delta للبيانات غير الملتزم بها، والذي يتم دمجه بشكل دوري في مخزن الأعمدة الرئيسي. يمكن أن تؤثر هذه العملية على أداء الاستعلام أثناء عمليات الدمج.
تتضمن حلول هذه التحديات ما يلي:
-
تحديثات دفعة: يمكن أن يؤدي إجراء التحديثات على دفعات أكبر إلى تحسين الأداء عن طريق تقليل تكرار عمليات دمج Delta Store.
-
تجزئة البيانات: يمكن أن يساعد تقسيم البيانات إلى وحدات أصغر في عمليات الإدراج والتحديث بشكل أسرع.
الخصائص والمقارنات
دعونا نقارن فهارس Columnstore مع ميزات قاعدة البيانات المشابهة:
| ميزة | فهارس مخزن الأعمدة | فهارس روستور |
|---|---|---|
| تنسيق التخزين | تخزين عمودي | التخزين على أساس الصف |
| ضغط | نسب ضغط عالية | نسب ضغط أقل |
| أداء الاستعلام | أسرع للاستعلامات التحليلية | أسرع لاستعلامات OLTP |
| إدراج وتحديث الأداء | أبطأ بالنسبة للتحديثات الفردية | أسرع للتحديثات الفردية |
وجهات النظر وتقنيات المستقبل
مع استمرار نمو البيانات بشكل كبير، ستظل فهارس Columnstore عنصرًا حاسمًا في قواعد البيانات الحديثة. قد تركز التطورات المستقبلية على معالجة التحديات المتعلقة بالتحديثات وتوفير خوارزميات ضغط أكثر كفاءة.
الخوادم الوكيلة وفهارس Columnstore في SQL
يمكن للخوادم الوكيلة التي توفرها OneProxy تحسين أداء عمليات نشر SQL Server باستخدام فهارس Columnstore. من خلال توجيه استعلامات SQL من خلال خوادم بروكسي، يمكن للمؤسسات تفريغ بعض أعباء المعالجة وربما تحسين أوقات الاستجابة للعملاء البعيدين. بالإضافة إلى ذلك، يمكن أن تساعد إمكانات موازنة التحميل في OneProxy في توزيع الاستعلامات بالتساوي، مما يؤدي إلى تحسين استخدام الموارد.
روابط ذات علاقة
لمزيد من المعلومات حول فهارس Columnstore في SQL، راجع الموارد التالية:
