{"id":476326,"date":"2023-08-09T07:28:31","date_gmt":"2023-08-09T07:28:31","guid":{"rendered":""},"modified":"2023-09-05T11:12:28","modified_gmt":"2023-09-05T11:12:28","slug":"columnstore-indexes-in-sql","status":"publish","type":"wiki","link":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wiki\/columnstore-indexes-in-sql\/","title":{"rendered":"Index Columnstore dans SQL"},"content":{"rendered":"<h2>Introduction<\/h2>\n<p>Les index Columnstore dans SQL sont une fonctionnalit\u00e9 de base de donn\u00e9es sp\u00e9cialis\u00e9e qui peut am\u00e9liorer consid\u00e9rablement les performances des requ\u00eates et la compression des donn\u00e9es dans certains sc\u00e9narios. Ils ont \u00e9t\u00e9 con\u00e7us pour relever les d\u00e9fis de performances et de stockage associ\u00e9s \u00e0 la gestion de grands volumes de donn\u00e9es dans les entrep\u00f4ts de donn\u00e9es et les charges de travail analytiques. Cet article approfondira l&#039;historique, la structure interne, les fonctionnalit\u00e9s cl\u00e9s, les types, l&#039;utilisation et les perspectives futures des index Columnstore dans SQL.<\/p>\n<h2>Histoire et origine<\/h2>\n<p>Les index Columnstore dans SQL ont \u00e9t\u00e9 introduits pour la premi\u00e8re fois par Microsoft avec la sortie de SQL Server 2012. Le concept de stockage en colonnes, qui sous-tend les index Columnstore, remonte aux ann\u00e9es 1970. Cependant, il a gagn\u00e9 en popularit\u00e9 au milieu des ann\u00e9es 2000 avec l\u2019essor du Big Data et la n\u00e9cessit\u00e9 d\u2019am\u00e9liorer la compression des donn\u00e9es et les performances des requ\u00eates. La mise en \u0153uvre par Microsoft des index Columnstore a marqu\u00e9 une avanc\u00e9e significative dans ce domaine, ce qui en fait une fonctionnalit\u00e9 standard dans de nombreux syst\u00e8mes de gestion de bases de donn\u00e9es modernes.<\/p>\n<h2>Informations d\u00e9taill\u00e9es sur les index Columnstore dans SQL<\/h2>\n<p>Un index Columnstore est une technologie qui organise et stocke les donn\u00e9es par colonnes plut\u00f4t que par stockage traditionnel bas\u00e9 sur les lignes. Dans le stockage bas\u00e9 sur les lignes, les donn\u00e9es d&#039;une table sont stock\u00e9es et r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es ligne par ligne. En revanche, avec les index Columnstore, les donn\u00e9es de chaque colonne sont stock\u00e9es et trait\u00e9es ensemble, ce qui entra\u00eene une compression am\u00e9lior\u00e9e et de meilleures performances pour les requ\u00eates analytiques.<\/p>\n<p>Les index Columnstore sont bien adapt\u00e9s aux charges de travail \u00e0 lecture intensive, o\u00f9 les requ\u00eates impliquent de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es et d&#039;agr\u00e9gations. Ils peuvent acc\u00e9l\u00e9rer consid\u00e9rablement le reporting, l\u2019entreposage de donn\u00e9es et les requ\u00eates analytiques qui n\u00e9cessitent l\u2019analyse et le traitement de grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n<h2>Structure interne et fonctionnement<\/h2>\n<p>La structure interne d&#039;un index Columnstore est bas\u00e9e sur des segments de colonnes et des dictionnaires. Un segment de colonne est une unit\u00e9 de donn\u00e9es compress\u00e9e pour chaque colonne. Il se compose d&#039;un ensemble de valeurs ainsi que d&#039;une s\u00e9rie de m\u00e9tadonn\u00e9es, y compris des valeurs minimales et maximales, pour faciliter la r\u00e9cup\u00e9ration des donn\u00e9es.<\/p>\n<p>Les dictionnaires sont utilis\u00e9s pour compresser des valeurs r\u00e9p\u00e9titives dans une colonne. Au lieu de stocker les valeurs r\u00e9elles plusieurs fois, le dictionnaire stocke les valeurs uniques et leurs ID correspondants, r\u00e9duisant ainsi les besoins de stockage et am\u00e9liorant les performances des requ\u00eates.<\/p>\n<p>L&#039;index Columnstore exploite une technique appel\u00e9e traitement par lots pour analyser et traiter efficacement de grands ensembles de donn\u00e9es. Il effectue des op\u00e9rations sur plusieurs lignes \u00e0 la fois, ce qui am\u00e9liore les performances des requ\u00eates analytiques.<\/p>\n<h2>Principales fonctionnalit\u00e9s des index Columnstore dans SQL<\/h2>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Compression des donn\u00e9es<\/strong>: Les index Columnstore r\u00e9duisent consid\u00e9rablement les besoins en stockage de donn\u00e9es gr\u00e2ce \u00e0 leur format de stockage en colonnes et \u00e0 leurs techniques de compression bas\u00e9es sur un dictionnaire.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Traitement en mode batch<\/strong>: La possibilit\u00e9 de traiter les donn\u00e9es par lots, plut\u00f4t que ligne par ligne, permet une ex\u00e9cution plus rapide des requ\u00eates pour les grands ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>D\u00e9roulement des pr\u00e9dicats<\/strong>: Les index Columnstore prennent en charge le refoulement des pr\u00e9dicats, ce qui signifie que l&#039;optimiseur de requ\u00eates peut filtrer les donn\u00e9es au niveau du stockage avant qu&#039;elles ne soient r\u00e9cup\u00e9r\u00e9es, am\u00e9liorant ainsi les performances des requ\u00eates.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Ex\u00e9cution vectoris\u00e9e<\/strong>: Les op\u00e9rations sur des vecteurs entiers de donn\u00e9es sont effectu\u00e9es simultan\u00e9ment, ce qui am\u00e9liore la vitesse d&#039;ex\u00e9cution des requ\u00eates.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Types d&#039;index Columnstore dans SQL<\/h2>\n<p>Il existe deux types d&#039;index Columnstore dans SQL\u00a0:<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Index Columnstore en cluster (CCI)<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>Chaque table ne peut avoir qu&#039;un seul CCI.<\/li>\n<li>Le tableau entier est converti dans un format de colonnes compress\u00e9.<\/li>\n<li>Id\u00e9al pour l\u2019entreposage de donn\u00e9es volumineuses et les charges de travail analytiques.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Index Columnstore non clusteris\u00e9 (NCCI)<\/strong>:<\/p>\n<ul>\n<li>Plusieurs NCCI peuvent \u00eatre cr\u00e9\u00e9s sur une seule table.<\/li>\n<li>Seules les colonnes s\u00e9lectionn\u00e9es sont converties dans un format de colonnes compress\u00e9, laissant le reste au format bas\u00e9 sur les lignes.<\/li>\n<li>Convient aux sc\u00e9narios dans lesquels certaines colonnes sont interrog\u00e9es plus fr\u00e9quemment que d\u2019autres.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Ci-dessous un tableau r\u00e9sumant les diff\u00e9rences entre CCI et NCCI :<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Fonctionnalit\u00e9<\/th>\n<th>Index Columnstore en cluster (CCI)<\/th>\n<th>Index Columnstore non clusteris\u00e9 (NCCI)<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Conversion de tableaux<\/td>\n<td>Le tableau entier est converti en format de colonnes<\/td>\n<td>Seules les colonnes s\u00e9lectionn\u00e9es sont converties<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Nombre d&#039;index<\/td>\n<td>Un seul CCI autoris\u00e9 par table<\/td>\n<td>Plusieurs NCCI peuvent \u00eatre cr\u00e9\u00e9s sur une table<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Performances des requ\u00eates<\/td>\n<td>G\u00e9n\u00e9ralement plus rapide gr\u00e2ce au stockage complet en colonnes<\/td>\n<td>Les performances des requ\u00eates d\u00e9pendent de la s\u00e9lection des colonnes<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Utilisation, d\u00e9fis et solutions<\/h2>\n<p>Les index Columnstore sont tr\u00e8s utiles pour les requ\u00eates analytiques qui impliquent un traitement de donn\u00e9es \u00e0 grande \u00e9chelle. Cependant, ils peuvent ne pas convenir aux charges de travail OLTP (Online Transaction Processing), qui impliquent de fr\u00e9quentes transactions et mises \u00e0 jour \u00e0 petite \u00e9chelle. Dans de tels sc\u00e9narios, les index traditionnels bas\u00e9s sur les lignes fonctionnent mieux.<\/p>\n<p>Les d\u00e9fis li\u00e9s aux index Columnstore incluent\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Performances d&#039;insertion et de mise \u00e0 jour<\/strong>: Les index Columnstore peuvent souffrir de performances d&#039;insertion et de mise \u00e0 jour plus lentes que les index bas\u00e9s sur des lignes, car ils n\u00e9cessitent un chargement group\u00e9 des donn\u00e9es pour des performances optimales.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Magasin Delta<\/strong>: Pour g\u00e9rer efficacement les mises \u00e0 jour, SQL Server g\u00e8re un Delta Store pour les donn\u00e9es non valid\u00e9es, qui est p\u00e9riodiquement fusionn\u00e9 dans le Columnstore principal. Ce processus peut avoir un impact sur les performances des requ\u00eates lors des fusions.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>Les solutions \u00e0 ces d\u00e9fis comprennent\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>\n<p><strong>Mises \u00e0 jour par lots<\/strong>: effectuer des mises \u00e0 jour par lots plus importants peut am\u00e9liorer les performances en r\u00e9duisant la fr\u00e9quence des fusions Delta Store.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Segmentation des donn\u00e9es<\/strong>: La segmentation des donn\u00e9es en unit\u00e9s plus petites peut acc\u00e9l\u00e9rer les op\u00e9rations d&#039;insertion et de mise \u00e0 jour.<\/p>\n<\/li>\n<\/ul>\n<h2>Caract\u00e9ristiques et comparaisons<\/h2>\n<p>Comparons les index Columnstore avec des fonctionnalit\u00e9s de base de donn\u00e9es similaires\u00a0:<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Fonctionnalit\u00e9<\/th>\n<th>Index du magasin de colonnes<\/th>\n<th>Index Rowstore<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>Format de stockage<\/td>\n<td>Stockage en colonnes<\/td>\n<td>Stockage bas\u00e9 sur les lignes<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Compression<\/td>\n<td>Taux de compression \u00e9lev\u00e9s<\/td>\n<td>Taux de compression inf\u00e9rieurs<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Performances des requ\u00eates<\/td>\n<td>Plus rapide pour les requ\u00eates analytiques<\/td>\n<td>Plus rapide pour les requ\u00eates OLTP<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Performances d&#039;insertion et de mise \u00e0 jour<\/td>\n<td>Plus lent pour les mises \u00e0 jour individuelles<\/td>\n<td>Plus rapide pour les mises \u00e0 jour individuelles<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<h2>Perspectives et technologies futures<\/h2>\n<p>Alors que les donn\u00e9es continuent de cro\u00eetre de fa\u00e7on exponentielle, les index Columnstore resteront un \u00e9l\u00e9ment crucial des bases de donn\u00e9es modernes. Les avanc\u00e9es futures pourraient se concentrer sur la r\u00e9solution des d\u00e9fis li\u00e9s aux mises \u00e0 jour et sur la fourniture d\u2019algorithmes de compression encore plus efficaces.<\/p>\n<h2>Serveurs proxy et index Columnstore dans SQL<\/h2>\n<p>Les serveurs proxy fournis par OneProxy peuvent am\u00e9liorer les performances des d\u00e9ploiements SQL Server \u00e0 l&#039;aide des index Columnstore. En acheminant les requ\u00eates SQL via des serveurs proxy, les organisations peuvent all\u00e9ger une partie de la surcharge de traitement et potentiellement am\u00e9liorer les temps de r\u00e9ponse pour les clients distants. De plus, les capacit\u00e9s d&#039;\u00e9quilibrage de charge de OneProxy peuvent aider \u00e0 r\u00e9partir les requ\u00eates de mani\u00e8re uniforme, optimisant ainsi l&#039;utilisation des ressources.<\/p>\n<h2>Liens connexes<\/h2>\n<p>Pour plus d&#039;informations sur les index Columnstore dans SQL, reportez-vous aux ressources suivantes\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/en-us\/sql\/relational-databases\/indexes\/columnstore-indexes-overview?view=sql-server-ver15\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Microsoft Docs sur les index Columnstore<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.sqlservercentral.com\/steps\/columnstore-indexes-introduction\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">SQL Server Central\u00a0: Introduction aux index Columnstore<\/a><\/li>\n<li><a href=\"https:\/\/www.red-gate.com\/hub\/product-learning\/sql-prompt\/development-and-testing-benefits-of-data-compression-in-sql-server\" target=\"_new\" rel=\"noopener nofollow\">Compression des donn\u00e9es dans SQL Server<\/a><\/li>\n<\/ul>","protected":false},"featured_media":467910,"menu_order":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"content-type":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"class_list":["post-476326","wiki","type-wiki","status-publish","has-post-thumbnail","hentry"],"acf":{"faq_title":"Frequently Asked Questions about <mark>Columnstore Indexes in SQL: An Overview<\/mark>","faq_items":[{"question":"What are Columnstore indexes in SQL, and how do they work?","answer":"<p>Columnstore indexes in SQL are a database feature that organizes and stores data in a columnar format rather than the traditional row-based storage. This arrangement allows for improved data compression and faster query performance for analytical workloads. Data within each column is stored and processed together, leveraging batch processing techniques. The indexes consist of column segments and dictionaries, which facilitate efficient data retrieval and compression.<\/p>"},{"question":"What is the history behind the origin of Columnstore indexes in SQL?","answer":"<p>Columnstore indexes in SQL were first introduced by Microsoft with the release of SQL Server 2012. The concept of columnar storage has been around since the 1970s, but it gained popularity in the mid-2000s with the rise of big data and the need for better data compression and query performance. Microsoft's implementation marked a significant advancement in this area, making it a standard feature in modern database management systems.<\/p>"},{"question":"How do Clustered Columnstore Indexes (CCI) differ from Non-Clustered Columnstore Indexes (NCCI)?","answer":"<p>Clustered Columnstore Indexes (CCI) convert the entire table into a columnar format, allowing only one CCI per table. On the other hand, Non-Clustered Columnstore Indexes (NCCI) allow multiple indexes on a single table and only convert selected columns into a columnar format. CCI tends to have faster query performance due to complete columnar storage, while NCCI's performance depends on the selection of columns.<\/p>"},{"question":"What are the key features of Columnstore indexes in SQL?","answer":"<p>Some key features of Columnstore indexes include:<\/p><ul><li>High data compression ratios, leading to reduced storage requirements.<\/li><li>Batch mode processing for faster execution of large analytical queries.<\/li><li>Predicate pushdown, allowing for filtering data at the storage level before retrieval.<\/li><li>Vectorized execution for improved query execution speeds.<\/li><\/ul>"},{"question":"What are the main challenges faced with Columnstore indexes?","answer":"<p>While Columnstore indexes offer significant benefits for analytical queries, they can present challenges, such as slower insert and update performance. This is due to the need for bulk loading data for optimal performance. Additionally, the maintenance of a Delta Store for uncommitted data can impact query performance during merges.<\/p>"},{"question":"How can organizations overcome the challenges of Columnstore indexes?","answer":"<p>To improve insert and update performance, organizations can opt for batch updates, performing updates in larger batches. Segmenting data into smaller units can also aid in faster insert and update operations.<\/p>"},{"question":"How can OneProxy's proxy servers enhance SQL Server deployments with Columnstore indexes?","answer":"<p>OneProxy's proxy servers can optimize SQL Server deployments using Columnstore indexes by offloading some processing overhead and potentially improving response times for remote clients. Additionally, OneProxy's load balancing capabilities help distribute queries evenly, optimizing resource usage and enhancing overall performance.<\/p>"},{"question":"What is the future outlook for Columnstore indexes in SQL?","answer":"<p>Columnstore indexes are expected to remain a crucial component of modern databases as data continues to grow exponentially. Future advancements may focus on addressing challenges related to updates and providing even more efficient compression algorithms.<\/p>"},{"question":"Where can I find more information about Columnstore indexes in SQL?","answer":"<p>For more in-depth insights on Columnstore indexes in SQL, you can refer to the following resources:<\/p><ul><li>Microsoft Docs on Columnstore Indexes: <a href=\"https:\/\/docs.microsoft.com\/en-us\/sql\/relational-databases\/indexes\/columnstore-indexes-overview?view=sql-server-ver15\" target=\"_new\">Link<\/a><\/li><li>SQL Server Central: Introduction to Columnstore Indexes: <a href=\"https:\/\/www.sqlservercentral.com\/steps\/columnstore-indexes-introduction\" target=\"_new\">Link<\/a><\/li><li>Data Compression in SQL Server: <a href=\"https:\/\/www.red-gate.com\/hub\/product-learning\/sql-prompt\/development-and-testing-benefits-of-data-compression-in-sql-server\" target=\"_new\">Link<\/a><\/li><\/ul>"}]},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476326","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki"}],"about":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/wiki"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/wiki\/476326\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/467910"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/oneproxy.pro\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=476326"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}