Indeks penyimpan kolom di SQL

Perkenalan

Indeks penyimpan kolom di SQL adalah fitur database khusus yang dapat meningkatkan performa kueri dan kompresi data secara signifikan dalam skenario tertentu. Mereka dirancang untuk mengatasi tantangan kinerja dan penyimpanan yang terkait dengan penanganan data dalam jumlah besar di gudang data dan beban kerja analitis. Artikel ini akan mempelajari sejarah, struktur internal, fitur utama, tipe, penggunaan, dan perspektif masa depan indeks Columnstore di SQL.

Sejarah dan Asal

Indeks Columnstore di SQL pertama kali diperkenalkan oleh Microsoft dengan dirilisnya SQL Server 2012. Konsep penyimpanan kolom, yang mendasari indeks Columnstore, sudah ada sejak tahun 1970an. Namun, ini mendapatkan popularitas pada pertengahan tahun 2000-an dengan munculnya data besar dan kebutuhan akan kompresi data dan kinerja kueri yang lebih baik. Penerapan indeks Columnstore oleh Microsoft menandai kemajuan signifikan dalam bidang ini, menjadikannya fitur standar di banyak sistem manajemen basis data modern.

Informasi Lengkap tentang Indeks Columnstore di SQL

Indeks Columnstore adalah teknologi yang mengatur dan menyimpan data berdasarkan kolom, bukan penyimpanan berbasis baris tradisional. Dalam penyimpanan berbasis baris, data dalam tabel disimpan dan diambil baris demi baris. Sebaliknya, dengan indeks Columnstore, data dalam setiap kolom disimpan dan diproses bersama-sama, sehingga menghasilkan kompresi yang lebih baik dan performa yang lebih baik untuk kueri analitis.

Indeks penyimpan kolom sangat cocok untuk beban kerja intensif baca, yang kuerinya melibatkan data dan agregasi dalam jumlah besar. Mereka dapat secara signifikan mempercepat pelaporan, pergudangan data, dan kueri analitis yang memerlukan pemindaian dan pemrosesan kumpulan data besar.

Struktur dan Fungsi Internal

Struktur internal indeks Columnstore didasarkan pada segmen kolom dan kamus. Segmen kolom adalah unit data terkompresi untuk setiap kolom. Ini terdiri dari sekumpulan nilai beserta serangkaian metadata, termasuk nilai minimum dan maksimum, untuk memfasilitasi pengambilan data.

Kamus digunakan untuk mengompresi nilai berulang dalam kolom. Daripada menyimpan nilai sebenarnya beberapa kali, kamus menyimpan nilai unik dan ID terkait, sehingga mengurangi kebutuhan penyimpanan dan meningkatkan kinerja kueri.

Indeks Columnstore memanfaatkan teknik yang disebut pemrosesan batch untuk memindai dan memproses kumpulan data besar secara efisien. Ia melakukan operasi pada beberapa baris sekaligus, yang meningkatkan kinerja untuk kueri analitis.

Fitur Utama Indeks Columnstore di SQL

• Kompresi data: Indeks penyimpan kolom secara signifikan mengurangi kebutuhan penyimpanan data karena format penyimpanan kolom dan teknik kompresi berbasis kamus.

• Pemrosesan Mode Batch: Kemampuan untuk memproses data dalam batch, bukan baris demi baris, memungkinkan eksekusi kueri lebih cepat untuk kumpulan data besar.

• Predikat Pushdown: Indeks Columnstore mendukung penekanan predikat, yang berarti pengoptimal kueri dapat memfilter data pada tingkat penyimpanan sebelum diambil, sehingga semakin meningkatkan kinerja kueri.

• Eksekusi Vektor: Operasi pada seluruh vektor data dilakukan secara bersamaan, sehingga meningkatkan kecepatan eksekusi kueri.

Jenis Indeks Columnstore di SQL

Ada dua jenis indeks Columnstore di SQL:

1. Indeks Penyimpanan Kolom Tergugus (CCI):

   • Setiap tabel hanya dapat memiliki satu CCI.
   • Seluruh tabel diubah menjadi format kolom terkompresi.
   • Ideal untuk pergudangan data besar dan beban kerja analitis.

2. Indeks Penyimpan Kolom Non-Cluster (NCCI):

   • Beberapa NCCI dapat dibuat dalam satu tabel.
   • Hanya kolom terpilih yang diubah menjadi format kolom terkompresi, meninggalkan sisanya dalam format berbasis baris.
   • Cocok untuk skenario ketika kolom tertentu ditanyakan lebih sering dibandingkan kolom lainnya.

Di bawah ini adalah tabel yang merangkum perbedaan antara CCI dan NCCI:

Penggunaan, Tantangan, dan Solusi

Indeks penyimpan kolom sangat bermanfaat untuk kueri analitis yang melibatkan pemrosesan data skala besar. Namun, mereka mungkin tidak cocok untuk beban kerja OLTP (Pemrosesan Transaksi Online), yang sering melibatkan transaksi dan pembaruan skala kecil. Dalam skenario seperti itu, kinerja indeks berbasis baris tradisional lebih baik.

Tantangan dengan indeks Columnstore meliputi:

• Sisipkan dan Perbarui Kinerja: Indeks penyimpan kolom dapat mengalami kinerja penyisipan dan pembaruan yang lebih lambat dibandingkan dengan indeks berbasis baris, karena indeks tersebut memerlukan data yang dimuat secara massal untuk kinerja optimal.

• Toko Delta: Untuk menangani pembaruan secara efisien, SQL Server memelihara Delta Store untuk data yang tidak dikomit, yang secara berkala digabungkan ke dalam Columnstore utama. Proses ini dapat memengaruhi kinerja kueri selama penggabungan.

Solusi terhadap tantangan tersebut antara lain:

• Pembaruan Batch: Melakukan pembaruan dalam batch yang lebih besar dapat meningkatkan kinerja dengan mengurangi frekuensi penggabungan Delta Store.

• Segmentasi Data: Menyegmentasikan data ke dalam unit yang lebih kecil dapat membantu operasi penyisipan dan pembaruan yang lebih cepat.

Karakteristik dan Perbandingan

Mari kita bandingkan indeks Columnstore dengan fitur database serupa:

Perspektif dan Teknologi Masa Depan

Seiring dengan pertumbuhan data yang terus meningkat secara eksponensial, indeks Columnstore akan tetap menjadi komponen penting dalam database modern. Kemajuan di masa depan mungkin berfokus pada mengatasi tantangan terkait pembaruan dan menyediakan algoritma kompresi yang lebih efisien.

Server Proxy dan Indeks Columnstore di SQL

Server proksi yang disediakan oleh OneProxy dapat meningkatkan kinerja penerapan SQL Server menggunakan indeks Columnstore. Dengan merutekan kueri SQL melalui server proksi, organisasi dapat mengurangi beban pemrosesan dan berpotensi meningkatkan waktu respons untuk klien jarak jauh. Selain itu, kemampuan penyeimbangan beban OneProxy dapat membantu mendistribusikan kueri secara merata, mengoptimalkan penggunaan sumber daya.

tautan yang berhubungan

Untuk informasi selengkapnya tentang indeks Columnstore di SQL, lihat sumber daya berikut:

• Microsoft Docs pada Indeks Columnstore
• SQL Server Central: Pengantar Indeks Columnstore
• Kompresi Data di SQL Server