Index Columnstore dans SQL

Introduction

Les index Columnstore dans SQL sont une fonctionnalité de base de données spécialisée qui peut améliorer considérablement les performances des requêtes et la compression des données dans certains scénarios. Ils ont été conçus pour relever les défis de performances et de stockage associés à la gestion de grands volumes de données dans les entrepôts de données et les charges de travail analytiques. Cet article approfondira l'historique, la structure interne, les fonctionnalités clés, les types, l'utilisation et les perspectives futures des index Columnstore dans SQL.

Histoire et origine

Les index Columnstore dans SQL ont été introduits pour la première fois par Microsoft avec la sortie de SQL Server 2012. Le concept de stockage en colonnes, qui sous-tend les index Columnstore, remonte aux années 1970. Cependant, il a gagné en popularité au milieu des années 2000 avec l’essor du Big Data et la nécessité d’améliorer la compression des données et les performances des requêtes. La mise en œuvre par Microsoft des index Columnstore a marqué une avancée significative dans ce domaine, ce qui en fait une fonctionnalité standard dans de nombreux systèmes de gestion de bases de données modernes.

Informations détaillées sur les index Columnstore dans SQL

Un index Columnstore est une technologie qui organise et stocke les données par colonnes plutôt que par stockage traditionnel basé sur les lignes. Dans le stockage basé sur les lignes, les données d'une table sont stockées et récupérées ligne par ligne. En revanche, avec les index Columnstore, les données de chaque colonne sont stockées et traitées ensemble, ce qui entraîne une compression améliorée et de meilleures performances pour les requêtes analytiques.

Les index Columnstore sont bien adaptés aux charges de travail à lecture intensive, où les requêtes impliquent de grandes quantités de données et d'agrégations. Ils peuvent accélérer considérablement le reporting, l’entreposage de données et les requêtes analytiques qui nécessitent l’analyse et le traitement de grands ensembles de données.

Structure interne et fonctionnement

La structure interne d'un index Columnstore est basée sur des segments de colonnes et des dictionnaires. Un segment de colonne est une unité de données compressée pour chaque colonne. Il se compose d'un ensemble de valeurs ainsi que d'une série de métadonnées, y compris des valeurs minimales et maximales, pour faciliter la récupération des données.

Les dictionnaires sont utilisés pour compresser des valeurs répétitives dans une colonne. Au lieu de stocker les valeurs réelles plusieurs fois, le dictionnaire stocke les valeurs uniques et leurs ID correspondants, réduisant ainsi les besoins de stockage et améliorant les performances des requêtes.

L'index Columnstore exploite une technique appelée traitement par lots pour analyser et traiter efficacement de grands ensembles de données. Il effectue des opérations sur plusieurs lignes à la fois, ce qui améliore les performances des requêtes analytiques.

Principales fonctionnalités des index Columnstore dans SQL

• Compression des données: Les index Columnstore réduisent considérablement les besoins en stockage de données grâce à leur format de stockage en colonnes et à leurs techniques de compression basées sur un dictionnaire.

• Traitement en mode batch: La possibilité de traiter les données par lots, plutôt que ligne par ligne, permet une exécution plus rapide des requêtes pour les grands ensembles de données.

• Déroulement des prédicats: Les index Columnstore prennent en charge le refoulement des prédicats, ce qui signifie que l'optimiseur de requêtes peut filtrer les données au niveau du stockage avant qu'elles ne soient récupérées, améliorant ainsi les performances des requêtes.

• Exécution vectorisée: Les opérations sur des vecteurs entiers de données sont effectuées simultanément, ce qui améliore la vitesse d'exécution des requêtes.

Types d'index Columnstore dans SQL

Il existe deux types d'index Columnstore dans SQL :

1. Index Columnstore en cluster (CCI):

   • Chaque table ne peut avoir qu'un seul CCI.
   • Le tableau entier est converti dans un format de colonnes compressé.
   • Idéal pour l’entreposage de données volumineuses et les charges de travail analytiques.

2. Index Columnstore non clusterisé (NCCI):

   • Plusieurs NCCI peuvent être créés sur une seule table.
   • Seules les colonnes sélectionnées sont converties dans un format de colonnes compressé, laissant le reste au format basé sur les lignes.
   • Convient aux scénarios dans lesquels certaines colonnes sont interrogées plus fréquemment que d’autres.

Ci-dessous un tableau résumant les différences entre CCI et NCCI :

Utilisation, défis et solutions

Les index Columnstore sont très utiles pour les requêtes analytiques qui impliquent un traitement de données à grande échelle. Cependant, ils peuvent ne pas convenir aux charges de travail OLTP (Online Transaction Processing), qui impliquent de fréquentes transactions et mises à jour à petite échelle. Dans de tels scénarios, les index traditionnels basés sur les lignes fonctionnent mieux.

Les défis liés aux index Columnstore incluent :

• Performances d'insertion et de mise à jour: Les index Columnstore peuvent souffrir de performances d'insertion et de mise à jour plus lentes que les index basés sur des lignes, car ils nécessitent un chargement groupé des données pour des performances optimales.

• Magasin Delta: Pour gérer efficacement les mises à jour, SQL Server gère un Delta Store pour les données non validées, qui est périodiquement fusionné dans le Columnstore principal. Ce processus peut avoir un impact sur les performances des requêtes lors des fusions.

Les solutions à ces défis comprennent :

• Mises à jour par lots: effectuer des mises à jour par lots plus importants peut améliorer les performances en réduisant la fréquence des fusions Delta Store.

• Segmentation des données: La segmentation des données en unités plus petites peut accélérer les opérations d'insertion et de mise à jour.

Caractéristiques et comparaisons

Comparons les index Columnstore avec des fonctionnalités de base de données similaires :

Perspectives et technologies futures

Alors que les données continuent de croître de façon exponentielle, les index Columnstore resteront un élément crucial des bases de données modernes. Les avancées futures pourraient se concentrer sur la résolution des défis liés aux mises à jour et sur la fourniture d’algorithmes de compression encore plus efficaces.

Serveurs proxy et index Columnstore dans SQL

Les serveurs proxy fournis par OneProxy peuvent améliorer les performances des déploiements SQL Server à l'aide des index Columnstore. En acheminant les requêtes SQL via des serveurs proxy, les organisations peuvent alléger une partie de la surcharge de traitement et potentiellement améliorer les temps de réponse pour les clients distants. De plus, les capacités d'équilibrage de charge de OneProxy peuvent aider à répartir les requêtes de manière uniforme, optimisant ainsi l'utilisation des ressources.

Liens connexes

Pour plus d'informations sur les index Columnstore dans SQL, reportez-vous aux ressources suivantes :

• Microsoft Docs sur les index Columnstore
• SQL Server Central : Introduction aux index Columnstore
• Compression des données dans SQL Server