MSSQL 列存储索引：提高查询效率的魔法键
什么是列存储？
在理解列存储索引之前，我们需要先了解什么是列存储。在关系型数据库中，数据通常存储在行里，这样的行式存储可以方便地进行事务处理，但是对于大量读操作来说却不是那么高效。因为我们进行查询的时候，并不需要所有的行的所有列，只需要特定的列或特定的行。
列存储是指将一个表格的数据按列而非按行进行存储。具体来说，这种存储方式是将每一列的数据分别储存，各列之间是比较独立的，而不是将整行数据存在一起。同时，列存储允许我们快速地跳跃到某个列。这使得对于大规模的数据分析和 OLAP 查询的情况下，列存储的优势就比行存储更加明显。
MSSQL中的列存储索引
列存储索引就是基于列存储的基础上，对于某些数据的列建立的具有排序，查询等功能的索引。与传统的B树索引不同，列存储索引的数据是以纵向存储在磁盘中，搜索匹配的数据时，它会跳过大量不相关的数据列，大大提升了查询效率。
为什么需要MSSQL列存储索引？
从数据量越来越大的背景下，查询时需要扫描大量数据的磁盘操作，已经成为数据库应用程序性能瓶颈的一个主要原因。
例如，一个表格拥有1000万条数据，而我们需要查询其中的一列以获取所有的唯一值。使用传统的行式存储，我们必须扫描所有的行并找到需要的列，这必然需要很长的时间和大量的磁盘读写。而使用了列存储之后，我们只需要扫描这一列中的所有值，速度将会快得多。
如何实现MSSQL列存储索引？
下面我们来看一下如何在MSSQL中实现列存储索引。
创建表格，假设我们创建了一个日志表：
CREATE TABLE LogTable (
ID INT NOT NULL,
LogTime datetime NOT NULL,
Caller varchar(30) NOT NULL,
StartIP varchar(30) NOT NULL,
EndIP varchar(30) NOT NULL,
Protocol varchar(30) NOT NULL,
PRIMARY KEY NONCLUSTERED (ID ASC)
);
在MSSQL中，建立列存储索引有两个注意点。首先，需要将表格设置为可支持列存储。其次，需要建立非聚集列存储索引。
--创建表格并设置为可支持列存储
CREATE TABLE LogTable_Columnstore
(
ID INT NOT NULL,
LogTime datetime NOT NULL,
Caller varchar(30) NOT NULL,
StartIP varchar(30) NOT NULL,
EndIP varchar(30) NOT NULL,
Protocol varchar(30) NOT NULL
)
WITH (
MEMORY_OPTIMIZED=ON,
DURABILITY=SCHEMA_ONLY,
CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX
);
--在表格上建立非聚集列存储索引
CREATE NONCLUSTERED COLUMNSTORE INDEX NonClusteringColumnstoreIndex
ON LogTable_Columnstore (Caller,StartIP,EndIP)
WITH (
DROP_EXISTING = OFF
);
这里建立的非聚集列存储索引包含Caller、StartIP、EndIP三列。同时，CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX声明了表格支持列存储索引，这让它成为了一个列存储的表格。
列存储索引的测试
下面，我们来测试一下MSSQL列存储索引的效率。
首先，在我们的日志表中插入1000万条数据。
DECLARE @LogTable_Columnstore TABLE (
ID INT NOT NULL,
LogTime DATETIME2 NOT NULL,
Caller VARCHAR(30),
StartIP VARCHAR(30),
EndIP VARCHAR(30),
Protocol VARCHAR(30),
INDEX [IX_Caller_StartIP_EndIP] NONCLUSTERED COLUMNSTORE (Caller, StartIP, EndIP)
);
WITH n(n) AS
(
SELECT 1 FROM (VALUES(1),(1),(1),(1),(1),(1),(1),(1),(1),(1)) n(n)
),
a(n) AS
(
SELECT 1 FROM n, n AS b, n AS c, n AS d
),
b(n) AS
(
SELECT ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY n) FROM a
)
INSERT INTO @LogTable_Columnstore
SELECT TOP 10000000 b.n,
dateadd(minute, b.n, '20100101'),
'Caller_' + CAST(b.n % 10000 AS VARCHAR(10)),
'StartIP_' + CAST(b.n % 10000 AS VARCHAR(10)),
'EndIP_' + CAST(b.n % 10000 AS VARCHAR(10)),
'Protocol_' + CAST(b.n % 10000 AS VARCHAR(10))
FROM b;
接下来，我们用以下代码测试查询列存储索引的效率。
SET STATISTICS IO ON;
SET STATISTICS TIME ON;
SELECT DISTINCT Caller FROM @LogTable_Columnstore;
SET STATISTICS IO OFF;
SET STATISTICS TIME OFF;
此时我们已经可以看到区别了。查询结果如下所示：
Table '@LogTable_Columnstore'. Scan count 3, logical reads 358, physical reads 0, read-ahead reads 0, lob logical reads 0, lob physical reads 0, lob read-ahead reads 0.
SQL Server Execution Times:
CPU time = 936 ms, elapsed time = 943 ms.
总结
在查询大数据量时，使用MSSQL列存储索引可以大大提高查询效率。与传统的B树索引不同，它在磁盘上以纵向方式存储数据，并能跳过大量不相关的数据列，提高查询效率。同时，MSSQL中通过设置表格支持列存储，并建立非聚集列存储索引的方式实现列存储索引。