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SQL Server 列存储索引 第三篇：维护

SQL Server 列存储系列：

  • SQL Server 列存储索引 第一篇：概述
  • SQL Server 列存储索引 第二篇：设计
  • SQL Server 列存储索引 第三篇：维护
  • SQL Server 列存储索引 第四篇：实时运营数据分析

列存储索引分为两种类型：聚集的列存储索引和非聚集的列存储索引，在一个表上只能创建一个聚集索引，要么是聚集的列存储索引，要么是聚集的行存储索引，然而一个表上可以创建多个非聚集索引。

一，创建列存储索引

创建列存储索引的语法如下：

SQL Server 列存储索引 第三篇：维护
SQL Server 列存储索引 第三篇：维护
-- Create a clustered columnstore index on disk-based table.  
CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX index_name  
    ON { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }  
    [ WITH ( < with_option> [ ,...n ] ) ]  
    [ ON <on_option> ] 
[ ; ]  
  
--Create a nonclustered columnstore index on a disk-based table.  
CREATE [NONCLUSTERED]  COLUMNSTORE INDEX index_name   
    ON { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
        ( column  [ ,...n ] )  
    [ WHERE <filter_expression> [ AND <filter_expression> ] ]
    [ WITH ( < with_option> [ ,...n ] ) ]  
    [ ON <on_option> ]
[ ; ]  
  
<with_option> ::=  
      DROP_EXISTING = { ON | OFF } -- default is OFF  
    | MAXDOP = max_degree_of_parallelism 
    | ONLINE = { ON | OFF } 
    | COMPRESSION_DELAY  = { 0 | delay [ Minutes ] }  
    | DATA_COMPRESSION = { COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE }  
      [ ON PARTITIONS ( { partition_number_expression | range } [ ,...n ] ) ]  
  
<on_option>::=  
      partition_scheme_name ( column_name )
    | filegroup_name
    | "default"
  
<filter_expression> ::=  
      column_name IN ( constant [ ,...n ]  
    | column_name { IS | IS NOT | = | <> | != | > | >= | !> | < | <= | !< } constant

View Code

选项注释：

  • DROP_EXISTING = [OFF] | ON ： 删除已经存储的索引，创建一个新的索引，默认值是ON
  • MAXDOP = max_degree_of_parallelism：设置最大并发度，0是默认值，根据系统的工作负载动态调正并发度；1表示单线程，禁止并发；>1 表示指定并发度，但是系统会根据当前的工作负载适当减少并发度。
  • COMPRESSION_DELAY = 0 | delay [ Minutes ]：默认值是0，对于disk-based表，该选项指定处于CLOSED 状态的delta rowgroup必须保留在delta rowgroup的最小延迟，当超过该延迟后，SQL Server的后台进程 tuple-mover 会把该CLOSED增量行组压缩到列存储中。
  • DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE | COLUMNSTORE_ARCHIVE：列存储的数据压缩算法
  • ON on_opiton：用于指定分区架构或文件组

1，创建聚集的列存储索引

创建聚集的列存储索引，实际上是把行版本的heap或行版本的聚集索引转换为列存储，聚集的列存储索引实际上就是整个表。

创建聚集的列存储索引，是对表中所有行和列进行存储，按照列进行压缩和排序，在物理存储上也会重建组织。

CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX index_name  
    ON { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }  
    [ WITH ( < with_option> [ ,...n ] ) ]  
    [ ON <on_option> ]

2，创建非聚集的列存储索引

在一个行存储的heap或聚集索引上创建一个in-memoy的非聚集的列存储索引（in-memory nonclustered columnstore index），该索引可以有过滤条件，不需要包含所有的数据行；该索引还可以有列过滤，不需要包含所有的列。

该索引需要足够的空间来存储数据的副本，它是可更新的， 随着基表的更新而更新。

--Create a nonclustered columnstore index on a disk-based table.  
CREATE [NONCLUSTERED]  COLUMNSTORE INDEX index_name   
    ON { database_name.schema_name.table_name | schema_name.table_name | table_name }
        ( column  [ ,...n ] )  
    [ WHERE <filter_expression> [ AND <filter_expression> ] ]
    [ WITH ( < with_option> [ ,...n ] ) ]  
    [ ON <on_option> ]

3，列存储索引不支持的数据类型

如果表中的字段是如下数据类型，不能创建列存储索引：

  • ntext, text, and image
  • nvarchar(max), varchar(max), and varbinary(max) (Applies to SQL Server 2016 (13.x) and prior versions, and nonclustered columnstore indexes)
  • rowversion (and timestamp)
  • sql_variant
  • CLR types (hierarchyid and spatial types)
  • xml
  • uniqueidentifier (Applies to SQL Server 2012 (11.x))

二，数据加载和列存储索引的更新

把数据加载到表中，总的来说，有两种模式：bulk load和 trickle insert。

1，批量数据加载（bulk load）

批量加载是指将大量行添加到数据存储中的方式，这是把数据移入列存储索引的最高效方式，因为它对成批的行进行操作。 批量加载将行组填充到最大容量，并将其直接压缩到列存储中。 在加载结束时，只有不满足每个行组最少102,400行的行才能进入增量存储。

SQL Server 列存储索引 第三篇：维护

 在批量加载数据时，应该考虑到：

  • 批量加载不对数据进行预排序，数据按照接收的顺序插入到行组中。
  • 如果批处理大小 > = 102400，则这些行将被直接放入压缩的行组中。建议设置大于或等于102400的批大小以进行有效的批量导入，这可以避免SQL Server把数据移入到增量行组（delta rowgroup）。
  • 如果批量大小<102,400，或其余行<102,400，则将这些行加载到增量行组中。
  • 对于增量行组中的数据，如果数据累加到阈值102400行，那么后台线程Tuple mover（TM）最终把行移动到压缩行组中。

批量加载的优点：

  • 并发加载：多个批量加载可以并发运行，每个都加载一个单独的数据文件。这与行存储批量加载到SQL Server中不同，不需要指定TABLOCK，因为每个批量导入线程都把数据排他地锁定到单独的行组（压缩行或增量行组）中，并且排他锁定。
  • 减少日志记录：把数据直接加载到压缩的行组中可显着减少日志的大小。例如，如果把数据压缩10倍，那么相应的事务日志大约小10倍，而无需TABLOCK或大容量日志记录/简单恢复模型。转到增量行组的所有数据均已完全记录。这包括小于102,400行的任何批处理大小。最佳实践是使用batchsize> =102400，由于不需要TABLOCK，因此可以并行加载数据。
  • 最小化日志记录：如果遵循最小化日志记录的前提条件，则可以进一步减少日志记录。但是，这与把数据加载到行存储区不同，TABLOCK导致表上的X锁而不是BU（批量更新）锁，因此无法完成并行数据加载。
  • 锁定优化：把数据加载到压缩的行组中时，会自动获取行组上的X锁。但是，当批量加载到增量行组中时，在行组处会获得X锁，但SQL Server仍会锁定PAGE / EXTENT，因为X行组锁不属于锁定层次结构。

2，流插入

流插入（Trickle Insert）是指逐行移入到列存储索引的方式，通常使用insert语句，使用流插入，所有行都会进入到deltastore，这对于少量的数据插入非常有用。

INSERT INTO <table-name>(....) 
VALUES (<set of values>)

一旦delta 行组包含1,048,576行，这个delta 行组的状态由OPEN状态转换为CLOSED状态，有一个后台线程Tuple Mover（TM）每隔大约5分钟周期性地检查关闭的增量行组（CLOSED delta rowgroup），把数据压缩到列存储索引中。

如果delta行组处于CLOSED状态，用户可以显式调用以下命令来压缩封闭的增量行组：

ALTER INDEX <index-name> 
on <table-name> 
REORGANIZE

如果delta行组处于OPEN状态，用户也可以强制增量行组关闭和压缩，可以执行以下命令：

ALTER INDEX <index-name> 
on <table-name> 
REORGANIZE 
with (COMPRESS_ALL_ROW_GROUPS = ON)

三，整理索引的碎片

列存储索引的碎片，实际上是指标记为删除的行。

1，检查列存储索引的碎片

通过使用  sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats，用户可以探测到列存储索引中被标记为删除的行所占的百分比，这是衡量列存储索引中碎片程度的度量，

SELECT i.object_id,
    object_name(i.object_id) AS TableName,
    i.index_id,
    i.name AS IndexName,
    100*(ISNULL(SUM(CSRowGroups.deleted_rows),0))/NULLIF(SUM(CSRowGroups.total_rows),0) AS 'Fragmentation'
FROM sys.indexes AS i  
INNER JOIN sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats AS CSRowGroups
    ON i.object_id = CSRowGroups.object_id
    AND i.index_id = CSRowGroups.index_id
WHERE object_name(i.object_id) = 'FactResellerSalesXL_CCI'
GROUP BY i.object_id, i.index_id, i.name
ORDER BY object_name(i.object_id), i.name;

2，整理列存储索引的碎片

整理列存储索引的碎片，主要是索引的重组和重建：

  • 重组索引是指： 重组索引的叶级别上的数据，通过对叶级页面进行物理重新排序以匹配叶节点的逻辑顺序（从左到右），可以对表和视图上的聚簇索引和非聚簇索引的叶级别进行碎片整理。重新组织还会压缩索引页。 
  • 重建索引是指：删除原始的索引，并重建创建一个新的索引，对于列存储索引来说，重建索引会移除碎片、把所有的数据行都移入列存储，把标记为删除的行所占用的存储空间释放。

3，举个例子，重组索引

第一次执行以下命令，用于把列存储索引上的所有CLOSED 和OPEN 的行组进入到colunstore中

ALTER INDEX columnstore_index_name
ON table_name 
REORGANIZE WITH (COMPRESS_ALL_ROW_GROUPS = ON);

再次执行该命令，SQL Server会把小的行组合并到一个大的压缩行组中。

4，举个例子，重建索引

ALTER INDEX columnstore_index_name
ON table_name 
REBUILD;

四，列存储索引的元数据

对列存储索引的操作，分为物理存储上的统计和逻辑层面的操作上的统计。

行组由两种格式，一种是columnstore格式的的行组，一种是rowstore格式的行组。在列存储索引中，deltastore中的行组是rowstore格式的，而columnstroe索引中的行组是columnstore格式的。

1，列存储行组的物理存储上统计

系统视图：sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats

关键字段注释：

  • row_group_id：行组的ID，-1 表示in-memory tail。
  • delta_store_hobt_id：在deltastore中的行组的hobt_id，如果为NULL表示行组不在deltastroe中。
  • state和state_desc：行组的状态，
    • INVISIBLE：用于行组，表示行组正在创建，数据正在被压缩，该行组在列存储中是不可见的，当压缩完成之后，状态由INVISIBLE转换为COMPRESSED，行组由rowstore格式转换为columnstore格式。
    • COMPRESSED：用于行组，表示行组使用列存储压缩算法被压缩，被存储到columnstore中
    • OPEN：用于deltastore，表示deltastore中的行组可以接收数据行，一个OPEN的行组是rowstore格式，并且没有被压缩到columnstore格式。
    • CLOSED：用于deltastore， 表示deltastore中行组包含了最大数据行，正在等待被后台的tuple mover进程压缩到列存储，
    • TOMBSTONE：一个行组曾经在deltastore，并且不再被引用。
  • total_rows：行组实际存储的行数，包含新增的和标记为删除的行
  • delted_rows：标记为删除的行

2，列存储索引的逻辑操作统计

系统视图：sys.dm_db_column_store_row_group_operational_stats

关键字段注释:

  • row_group_id：行组的ID
  • scan_count：通过行组进行扫描的次数
  • delete_buffer_scan_count：使用删除缓冲区确定此行组中已删除行的次数，即被删除的行被重新查询的次数。
  • index_scan_count：列存储索引分区被扫描的次数
  • rowgroup_lock_count：对行组申请锁定的次数
  • rowgroup_lock_wait_count：对行组申请锁定时需要等待的次数
  • rowgroup_lock_wait_in_ms：对行组申请锁定时等待的时间，单位是毫秒

参考文档：

COLUMNSTORE METADATA

CREATE COLUMNSTORE INDEX (Transact-SQL)

Resolve index fragmentation by reorganizing or rebuilding indexes

作者

：悦光阴

出处

：http://www.cnblogs.com/ljhdo/

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