Исследование эффективности применения индексов ColumnStore при выполнении SQL-запросов в Microsoft SQL Server 2016

Проблема исследования
Все более сложные приложения взаимодействуют с базами данных. Причем получение данных из базы является одним из узких мест приложения. Таким образом, оптимизация запросов к базе способна существенно повысить производительность приложения в целом.

Проблема исследования

Индексы COLUMN-STORE
Отличительная особенность колоночных индексов в том, что они основаны на колоночном хранении данных.
Рис. 1 Отличие column-store от row-store

Индексы COLUMN-STORE
Рис. 2 Отличие column-store от row-store
Некластеризованный индекс columnstore и кластеризованный индекс columnstore — это одно и то же.
Разница в том, что некластеризованный индекс вторичен и создается на основе таблицы индексов rowstore, а кластеризованный индекс columnstore является первичным для всей страницы.

Структура базы данных
Рис. 4 Диаграмма базы данных
База наполнена тестовыми данными:
Vendor— 1000 записей
Type — 1000 записей
Market1 — 1000 записей
Market2 — 500 000 записей.
Market3— 3 млн. записей.
Market4 — 18 млн. записей

Запросы к таблицам
Для того чтобы оценить эффективность использования некластеризованных индексов column-store, мной было составлено несколько запросов различной структуры. Пример одного из них приведен на рис.5.
Рис. 5 Пример запроса

Запросы к таблицам
Рис. 6 Запросы

Результаты исследований
Рис. 7 Результаты для таблицы с 1000 записями
По оси ОХ отображается номер запроса, а по OY – время выполнения запроса в мс. Красный столбец показывает время без использования индексов. Розовым – с использованием Column-Store.
Рис. 8 Результаты для таблицы с 500 000 записями

Рис.9Результаты для таблицы с 3 млн. записями
По оси ОХ отображается номер запроса, а по OY – время выполнения запроса в мс. Красный столбец показывает время без использования индексов. Розовым – с использованием Column-Store.
Рис. 10 Результаты для таблицы с 18 млн.записями
Результаты исследований

По оси ОХ отображается номер запроса, а по OY – время выполнения запроса в мс. Красный столбец показывает время без использования индексов. Розовым – с использованием Column-Store.
Рис. 11 Результаты для таблицы с 18 млн.записями
Рис. 12 Результаты для таблицы с 1000 записями

Проанализировав полученные результаты можно сделать вывод, что:
• Column-Store лучше работают с таблицами, содержащими большое количество строк;
• Column-Store повышает производительность в 10 раз;
• Column-Store позволяет добиться высокого уровня сжатия данных;
• Не следует использовать Column-Store при малых объемах данных и простых запросах
• Column-Store следует использовать при тяжелых запросах.