揭秘SQL Server 2014有哪些新特性(3)-可更新列存储聚集索引(揭秘蟹卡骗局)

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简介

列存储索引其实在在SQL Server 中就已经存在，但SQL Server 中只允许建立非聚集列索引，这意味着列索引是在原有的行存储索引之上的引用了底层的数据，因此会消耗更多的存储空间，但中的限制最大的还是一旦将非聚集列存储索引建立在某个表上时，该表将变为只读，这使得即使在数据仓库中使用列索引，每次更新数据都变成非常痛苦的事。SQL Server 中的可更新聚集列索引则解决了该问题。

可更新聚集列存储索引？

聚集列存储索引的概念可以类比于传统的行存储，聚集索引既是数据本身，列存储的概念也是同样。将数据按照列存储而不是行存储则提供了诸多好处，

首先对于大量聚合、扫描、分组等数据仓库类查询仅仅需要读取选择的列，对于需要Join多个表的星型结构等场景性能提升尤其明显其次是列索引可以更新，并且每个表中只需要一个（这是优点也是缺点，因为无法再建非聚集索引）聚集列索引即可，大大节省了空间列索引由于是按列存储，同一列中数据类型是一样的，因此可以更加容易的实现更高的压缩比率列存储的表会占用更少的存储空间，因此存在更少的IO

那么列存储索引有什么弊端呢？

行存储对于OLTP操作十分适合，因为每个聚集索引键可以标识某一行，该行存储在物理磁盘上也连续，因此可以利用Seek操作完成大量选择性非常高的查询，而列存储索引同一行的每一列并不在物理上联系，并且列存储聚集索引中并没有“主键”的概念，因此并不存在SEEK操作，如果大量OLTP类的查询，性能将会出现问题。

列存储索引只支持Scan操作，如图1所示。

图1.列存储索引只支持Scan操作

那么列索引是如何存储呢？

列索引存储可以望文生义，就是按列存储。这个过程可以分为3个阶段，首先将一堆行分组，这就是所谓的“行组”，分组完成后，再按列切分，最后将列压缩，如图2所示。

图2.列存储的过程

我们注意到其中有一部分不够分组的，那么就直接让这部分数据以传统行存储的形式老实呆着吧，这就是所谓的Deltastore，等数据增长到可以分组时再进行分组，目前SQL Server 认为W以下的数据都不够分组。

上述列存储的两部分我们可以通过新引入的DMV进行观测，如图3所示。在图3中，我们队目前已经存在行的聚集列索引插入了行新的数据，则SQL Server认为这部分数据不满W行，因此以Deltastore的方式存在。

图3.压缩后的列和Deltastore

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当我们再插入数据时，可以观察到DeltaStore中的数据又增加了，达到，但依然存在DeltaStore中。如图4所示。

图4.再次插入的数据依然在DeltaStore中

那么我插入大量的行进行观测，会发现，大批量的数据依然以DeltaStore的方式存储，如图5。

图5.插入大量数据后也无法将数据压缩

那么究竟何时会压缩这些数据呢，根据BOL的说法：可更新列存储聚集索引的压缩比率是最高的，因为同一列往往是同一类数据，因此这类数据有更好的压缩比。现在我纯粹的从传统聚集索引、页压缩、行压缩、列存储索引所占用的空间进行比较，当然，如果我们把传统表的非聚集索引算上，那么行存储表将会需要更多的空间。我们用3W多条数据进行简单比对，如图7所示。

图7.不同存储占用空间

图7的示例数据很少，但依然可以看到，列存储比即使没有非聚集索引的行存储，占用空间也几乎少了2/3，提升不可谓不巨大。

性能简单比较

首先，先按照列存储，我们选择所有的列，对于行存储来说需要选择整个表才能把一列数据全部读取出来，但列存储则只需要读取被选择的列，因此如果只选择特定的列的话，列存储性能提升巨大，如图8所示。

图8.可更新列存储聚集索引性能提升巨大

但反之，我们尝试一个典型的OLTP操作，只选择一行的所有列，则会和图8的结果大相庭径了。如图9所示。

图9.对于OLTP操作来说，列存储索引非常乏力

小结

本文阐述了SQL Server 中可更新列存储索引的原理，概念，适用场景、空间使用情况，并举出两个OLAP和OLTP极端的例子进行性能比对。列存储索引对于数据仓库和类OLAP查询来说是一个巨大的飞跃。

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