вступ
Індекси Columnstore у SQL є спеціалізованою функцією бази даних, яка може значно покращити продуктивність запитів і стиснення даних у певних сценаріях. Вони були розроблені для вирішення проблем продуктивності та зберігання, пов’язаних із обробкою великих обсягів даних у сховищах даних і аналітичних робочих навантажень. У цій статті ми розповімо про історію, внутрішню структуру, ключові функції, типи, використання та майбутні перспективи індексів Columnstore у SQL.
Історія та походження
Індекси Columnstore у SQL були вперше представлені корпорацією Майкрософт у випуску SQL Server 2012. Концепція колонкового зберігання, яка лежить в основі індексів Columnstore, сягає 1970-х років. Однак він набув популярності в середині 2000-х років із розвитком великих даних і потребою в кращому стисненні даних і продуктивності запитів. Впровадження Microsoft індексів Columnstore стало значним прогресом у цій галузі, зробивши його стандартною функцією багатьох сучасних систем керування базами даних.
Детальна інформація про індекси Columnstore у SQL
Індекс Columnstore — це технологія, яка організовує та зберігає дані за стовпцями, а не за традиційним сховищем на основі рядків. У сховищі на основі рядків дані в таблиці зберігаються та витягуються рядок за рядком. На відміну від цього, з індексами Columnstore дані в кожному стовпці зберігаються та обробляються разом, що призводить до покращеного стиснення та кращої продуктивності для аналітичних запитів.
Індекси Columnstore добре підходять для робочих навантажень із інтенсивним читанням, коли запити включають великі обсяги даних і агрегатів. Вони можуть значно прискорити створення звітів, зберігання даних і аналітичні запити, які потребують сканування й обробки великих наборів даних.
Внутрішня будова та функціонування
Внутрішня структура індексу Columnstore базується на сегментах стовпців і словниках. Сегмент стовпця — це стиснена одиниця даних для кожного стовпця. Він складається з набору значень разом із серією метаданих, включаючи мінімальні та максимальні значення, для полегшення пошуку даних.
Словники використовуються для стиснення повторюваних значень у стовпці. Замість того, щоб зберігати фактичні значення кілька разів, словник зберігає унікальні значення та їхні відповідні ідентифікатори, зменшуючи вимоги до зберігання та покращуючи продуктивність запитів.
Індекс Columnstore використовує метод пакетної обробки для ефективного сканування та обробки великих наборів даних. Він виконує операції над кількома рядками одночасно, що підвищує продуктивність аналітичних запитів.
Ключові особливості індексів Columnstore у SQL
-
Стиснення даних: Індекси Columnstore значно зменшують вимоги до зберігання даних завдяки своєму формату зберігання в стовпцях і методам стиснення на основі словників.
-
Пакетна обробка: можливість обробляти дані пакетами, а не рядок за рядком, дозволяє швидше виконувати запити для великих наборів даних.
-
Предикат Pushdown: Індекси Columnstore підтримують предикативне розповсюдження, що означає, що оптимізатор запитів може фільтрувати дані на рівні сховища перед їх отриманням, що ще більше підвищує продуктивність запитів.
-
Векторизоване виконання: операції над усіма векторами даних виконуються одночасно, що призводить до покращення швидкості виконання запитів.
Типи індексів Columnstore у SQL
У SQL існує два типи індексів Columnstore:
-
Clustered Columnstore Index (CCI):
- Кожна таблиця може мати лише один CCI.
- Вся таблиця перетворюється на стислий формат стовпців.
- Ідеально підходить для великих сховищ даних і аналітичних навантажень.
-
Некластерний індекс Columnstore (NCCI):
- В одній таблиці можна створити кілька NCCI.
- Лише вибрані стовпці перетворюються на стислий стовпчастий формат, решта залишаються у форматі на основі рядків.
- Підходить для сценаріїв, коли певні стовпці запитуються частіше, ніж інші.
Нижче наведено таблицю, яка підсумовує відмінності між CCI та NCCI:
| Особливість | Clustered Columnstore Index (CCI) | Некластерний індекс Columnstore (NCCI) |
|---|---|---|
| Перетворення таблиць | Вся таблиця перетворюється у формат стовпців | Перетворюються лише вибрані стовпці |
| Кількість індексів | Дозволений лише один CCI на таблицю | У таблиці можна створити кілька NCCI |
| Продуктивність запиту | Загалом швидше завдяки повному колонковому зберіганню | Продуктивність запиту залежить від вибору стовпця |
Використання, виклики та рішення
Індекси Columnstore дуже корисні для аналітичних запитів, які передбачають обробку великомасштабних даних. Однак вони можуть бути непридатними для робочих навантажень OLTP (обробка онлайнових транзакцій), які передбачають часті невеликі транзакції та оновлення. У таких сценаріях традиційні індекси на основі рядків працюють краще.
Проблеми з індексами Columnstore включають:
-
Вставити й оновити продуктивність: Індекси Columnstore можуть страждати від повільнішої продуктивності вставки та оновлення порівняно з індексами на основі рядків, оскільки вони потребують масового завантаження даних для оптимальної продуктивності.
-
Магазин Дельта: Для ефективної обробки оновлень SQL Server підтримує Delta Store для незафіксованих даних, які періодично об’єднуються в основне Columnstore. Цей процес може вплинути на продуктивність запитів під час злиття.
Рішення цих проблем включають:
-
Пакетні оновлення: Виконання оновлень у більших партіях може покращити продуктивність за рахунок зменшення частоти злиття Delta Store.
-
Сегментація даних: Сегментація даних на менші блоки може допомогти швидше вставляти й оновлювати операції.
Характеристики та порівняння
Давайте порівняємо індекси Columnstore з подібними функціями бази даних:
| Особливість | Індекси Columnstore | Індекси Rowstore |
|---|---|---|
| Формат зберігання | Стовпчасте зберігання | Зберігання на основі рядків |
| Компресія | Високий ступінь стиснення | Нижчий ступінь стиснення |
| Продуктивність запиту | Швидше для аналітичних запитів | Швидше для запитів OLTP |
| Вставити й оновити продуктивність | Повільніше для окремих оновлень | Швидше для окремих оновлень |
Перспективи та технології майбутнього
Оскільки дані продовжують експоненціально зростати, індекси Columnstore залишатимуться ключовим компонентом сучасних баз даних. Майбутні досягнення можуть бути зосереджені на вирішенні проблем, пов’язаних з оновленнями, і забезпеченні ще ефективніших алгоритмів стиснення.
Проксі-сервери та індекси Columnstore у SQL
Проксі-сервери, надані OneProxy, можуть покращити продуктивність розгортань SQL Server за допомогою індексів Columnstore. Маршрутизуючи SQL-запити через проксі-сервери, організації можуть звільнити частину накладних витрат на обробку та потенційно скоротити час відповіді для віддалених клієнтів. Крім того, можливості балансування навантаження OneProxy можуть допомогти рівномірно розподілити запити, оптимізуючи використання ресурсів.
Пов'язані посилання
Щоб отримати додаткові відомості про індекси Columnstore у SQL, зверніться до таких ресурсів:
