Indices Columnares en SQL Server 2014

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Information about Indices Columnares en SQL Server 2014
Technology

Published on October 1, 2014

Author: SpanishPASSVC

Source: slideshare.net

Índices Columnares en SQL Server 2014 1 de Octubre (12 pm GMT -5) José L. Rivera Resúmen: Los índices columnares, disponibles desde SQL Server 2012, prometen ser una herramienta fundamental para obtener alto rendimientos en consultas de altos volúmenes de datos. Estos índices introducen un nuevo paradigma de construcción y uso el cual estaremos discutiendo en esta sesión. Veremos sus características principales y como tomar ventaja de los mismos en nuestros entornos laborales. Próximos Eventos Power BI para office 365 8 de Octubre Jorge Castañeda Introducción a SSIS con BIML 15 de Octubre Guillermo Caicedo Creando Reportes personalizados en ERP - MS Dynamics AX 2012 y SQL Server 2012 22 de Octubre Juan Manuel Rafael Fabián Está por comenzar:

Registro inicia a finales de Octubre

Índices Columnares en SQL Server 2014 10 de Septiembre de 2014 Jose L. Rivera MVP | MCITP | MCTS | MCSA BI Consultant, Nagnoi LLC PASS Global Spanish VC | PRPASS View slide

Agenda • Índices Columnares en SQL Server 2012 • Características generales • Arquitectura • Capacidades • SQL 2012 vs SQL 2014 • Implementación • Q&A View slide

Índices en SQL Server Tradicionales Columnares (Columnstore) • Almacenamiento fila a fila • Clustered • B-Tree • La data es almacenada de manera ordenada • Solo 1 por tabla • Non_Clustered • B-Tree • Es una estructura separada de la data. Contiene un puntero a la data (row locator) • No hay orden especifico de la data • Columnas incluidas (included columns) Almacenamiento columnar • Non_Clustered (SQL Server 2012) • Solo lectura (Read Only) • Procesamiento batch (Batch Mode) - MAXDOP • limitaciones en tipos de datos • Clustered (SQL Server 2014) • Actualizable • Mejoras en rendimientos

Índices Columnares (Columnstore Index) • Basado en tecnología in-memory • usa Vertipaq/xVelocity – (PowerPivot, PowerView, SSAS Tabular) • Diseñado para optimizar acceso a altos volúmenes de datos • Data Warehouse • Consultas de agregaciones de muchos datos • Alternativa a otros enfoques para mejorar rendimiento • Vistas Indexadas • Compresión de datos • Tablas Particionadas (Partition views)

Max Degree of Parallelism (MAXDOP) MAXDOP = 1 MAXDOP > 1 http://www.sqlskills.com/blogs/joe/row-and-batch-execution-modes-and-columnstore-indexes/

Carga de datos (Nonclustered Columnstore)

Ejemplo: Tabla base OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount 20101107 106 01 1 6 30.00 20101107 103 04 2 1 17.00 20101107 109 04 2 2 20.00 20101107 103 03 2 1 17.00 20101107 106 05 3 4 20.00 20101108 106 02 1 5 25.00 20101108 102 02 1 1 14.00 20101108 106 03 2 5 25.00 20101108 109 01 1 1 10.00 20101109 106 04 2 4 20.00 20101109 106 04 2 5 25.00 20101109 103 01 1 1 17.00

Ejemplo: Creación de los Grupos OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount 20101107 106 01 1 6 30.00 20101107 103 04 2 1 17.00 20101107 109 04 2 2 20.00 20101107 103 03 2 1 17.00 20101107 106 05 3 4 20.00 20101108 106 02 1 5 25.00 OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount 20101108 102 02 1 1 14.00 20101108 106 03 2 5 25.00 20101108 109 01 1 1 10.00 20101109 106 04 2 4 20.00 20101109 106 04 2 5 25.00 20101109 103 01 1 1 17.00

Ejemplo: Creación de los Segmentos OrderDateKey 20101107 20101107 20101107 20101107 20101107 20101108 ProductKey 106 103 109 103 106 106 StoreKey 01 04 04 03 05 02 RegionKey 1 2 2 2 3 1 Quantity 6 1 2 1 4 5 SalesAmount 30.00 17.00 20.00 17.00 20.00 25.00 OrderDateKey 20101108 20101108 20101108 20101109 20101109 20101109 ProductKey 102 106 109 106 106 103 StoreKey 02 03 01 04 04 01 RegionKey 1 2 1 2 2 1 Quantity 1 5 1 4 5 1 SalesAmount 14.00 25.00 10.00 20.00 25.00 17.00 12

Ejemplo: Compresión OrderDateKey 20101107 20101108 ProductKey 106 103 109 StoreKey 01 04 03 05 02 RegionKey 1 2 3 Quantity 6 1 2 4 5 SalesAmount 30.00 17.00 20.00 25.00 OrderDateKey 20101108 20101109 ProductKey 102 106 109 103 StoreKey 02 03 01 04 RegionKey 1 2 Quantity 1 5 4 SalesAmount 14.00 25.00 10.00 20.00 17.00 13

Ejemplo: Selección Precisa OrderDateKey 20101107 20101108 ProductKey 106 103 109 StoreKey 01 04 03 05 02 RegionKey 1 2 3 Quantity 6 1 2 4 5 SalesAmount 30.00 17.00 20.00 25.00 OrderDateKey 20101108 20101109 ProductKey 102 106 109 103 StoreKey 02 03 01 04 RegionKey 1 2 Quantity 1 5 4 SalesAmount 14.00 25.00 10.00 20.00 17.00 14

Carga de datos (Clustered Columnstore)

Tuple Mover • Este es un proceso interno que mueve los grupos acumulados en el deltastore a el columnstore • Tamaño del grupo: 1,048,576 • Si todos los deltastore están bloqueados, SQL Sever creara uno nuevo • sys.column_store_row_groups • Se puede observar los deltastore • Estado: INVISIBLE, OPEN, CLOSED, COMPRESSED

SQL Server 2012 vs SQL Server 2014 SQL Server 2012 SQL Server 2014 • Solo Non_Clustered • Procesamiento batch - MAXDOP • Solo lectura (Read Only) • Drop • Tabla Particionada y hacer switch • Dos tablas combinadas por UNION ALL • limitaciones en tipos de datos • binary, varbinary, ntext, text, image • varchar(max), nvarchar(max) • uniqueidentifier, rowversion, timestamp • Decimal/numeric con precisión > 18 • sql_variant, CLR, XML • Se añade Clustered • Lectura y Escritura • Mejoras en rendimientos • Mas tipos de datos apoyados

Comparación de Almacenamiento Físico 19.7GB 10.9GB 5.0GB 4.0GB 6.9GB 1.8GB 20.0 15.0 10.0 5.0 0.0 Table with customary indexing Table with customary indexing (page compression) Table with no indexing Table with no indexing (page compression) Table with columnstore index Clustered columnstore

DEMO

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Power BI para office 365 8 de Octubre (12 pm GMT -5) Jorge Castañeda Resúmen: El servicio de inteligencia de negocio basado en la nube que ofrece una nueva y poderosa manera de trabajar con datos se puede implementar fácilmente un entorno de BI en la nube donde la gente puede compartir información, colaborar y acceder a informes, desde cualquier lugar. Próximo Evento

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