SQL Server 技術文章 適合在 SQL Server 11.0 中進行快速資料倉儲查詢處理的 Columnstore 索引 作者 :Eric N. Hanson 技術檢閱者 :Susan Price 發行日期 :2010 年 11 月 適用於 :SQL Server 11.0, 產品代碼 D

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1 SQL Server 技術文章 適合在 SQL Server 11.0 中進行快速資料倉儲查詢處理的 Columnstore 索引 作者 :Eric N. Hanson 技術檢閱者 :Susan Price 發行日期 :2010 年 11 月 適用於 :SQL Server 11.0, 產品代碼 Denali 摘要 :SQL Server 11.0 版本 ( 產品代碼 Denali) 根據一種稱為 Columnstore 的新型索引, 推出全新的資料倉儲查詢加速功能 這種結合了查詢處理增強功能的新索引, 在某些案例中能將資料倉儲的查詢效能提升數百倍到數千倍, 而在進行各種決策支援的查詢時, 平均也能加快十倍的速度 因此使用者能透過快速的互動式探索, 從資料中獲取更高的商務價值 由於 Columnstore 索引可限制或排除對於預建彙總的依賴, 包括使用者定義的摘要表和索引 ( 具體化 ) 檢視, 因此 IT 工作者可減少開發成本及 ETL 時間 ; 此外,Columnstore 索引還可大幅提升 ROLAP 的效能, 使 ROLAP 更有吸引力

2 著作權 本文包含的資訊是 Microsoft Corporation 在本文發佈當時對其中討論問題的觀點 由於 Microsoft 必須因 應持續變更中的市場狀況, 所以不應該將本文內容解讀為 Microsoft 所做的承諾, 而且 Microsoft 在本文發 行日之後不能保證任何資訊的正確性 本白皮書僅供參考 MICROSOFT 對本文的資訊不做任何明示 暗示或法律上的保證 遵守所有適用的著作權法是使用者的責任 未獲 Microsoft Corporation 明示的書面許可, 貴用戶不得為任何目的使用任何形式或方法 ( 電子形式 機械形式 影印 記錄或其他方式 ) 複製或傳送本文件的任何部分, 也不得將本文件的任何部分儲存或放入檢索系統 (Retrieval system) 此規定並未限制依著作權本得享有之權利 Microsoft 可能擁有本文件所提及內容中所含之專利權 專利優先權 商標 著作權或其他智慧財產權 除 Microsoft 書面授權合約所明示規定者外, 提供本文件並不授予貴用戶上述專利權 商標 著作權或其他 智慧財產權 除非另有說明, 否則文中舉例的公司 組織 產品 網域名稱 電子郵件地址 商標 人物 地點及事件 均屬虛構, 如有雷同, 純屬巧合 2010 Microsoft Corporation. All rights reserved. 2

3 目錄 介紹... 4 使用 Columnstore 索引... 5 效能說明... 6 效能特性... 7 壓縮結果... 7 載入資料... 7 Columnstore 索引的優點... 8 Columnstore 效能優勢的來源... 8 結論

4 介紹 SQL Server 11.0 版本 ( 產品代碼 Denali) 根據一種稱為 Columnstore 的新型索引, 推出全新的資料倉儲查詢加速功能 這種結合了查詢最佳化和執行增強功能的新索引, 在某些案例中能將資料倉儲的查詢效能提升數百到數千倍, 而在根據其用途進行各種查詢案例時, 平均也能加快十倍的速度 此功能帶來的這些成效, 全都可以透過 T-SQL 查詢語言以及 SQL Server 的程式設計和系統管理環境呈現, 因此能與所有以 SQL Server 用戶端形式執行的報告解決方案完全相容, 包括 SQL Server Reporting Services 在內 Columnstore 索引會分別將每個資料行存放在個別的磁碟資料分頁中, 而不是像傳統存放資料的方式, 在每一頁上存放多個資料列 我們使用 資料列存放區 一詞來描述每頁包含多個資料列的堆積或 B 型樹狀結構 下圖說明資料行存放區和資料列存放區兩種存放方式之間的差異 : 圖 1: 資料列存放區和資料行存放區資料配置間的比較 4

5 C1 到 C6 資料行是存放在 Columnstore 索引中不同的資料分頁群組中 這麼做的優點是 : 只需從磁碟擷取解決查詢所需的資料行 ( 比起在一般的事實資料表中, 通常少了 15% 的資料行 ), 因為資料行內的資料會重複, 所以比較易於壓縮資料 因為資料高度壓縮, 而且常用資料行經常存取的部分會保留在記憶體中 ( 不常用的部分則會分頁移出 ), 所以可以改善緩衝區點擊率 SQL Server 中的 Columnstore 索引運用 Microsoft 的專利 Vertipaq 技術, 而且將此技術與 SQL Server Analysis Services 和 PowerPivot 共用 SQL Server 的 Columnstore 索引不必符合主記憶體的大小, 但可以有效地使用伺服器上可用的記憶體量 資料行的部分會以隨選方式移進和移出記憶體 SQL Server Denali 的 Columnstore 索引是 純粹的 資料行存放區, 而不是混合式的存放區, 因為它們會將不同資料行的資料存放在分開的資料分頁上 這麼做可以改善 I/O 掃描效能及緩衝區點擊率 SQL Server 是頭一個支援純粹 Columnstore 索引的主要資料庫產品 其他的廠商曾宣稱, 純粹的 Columnstore 技術無法運用於具有廣大市場的既有資料庫產品中 我們很高興能證明他們錯了, 您應該也有同感 使用 Columnstore 索引 為了改善查詢的效能, 您只需要在資料倉儲中的事實資料表上建立 Columnstore 索引即可 如果您的資料 維度非常大 ( 例如超過 1,000 萬個資料列 ), 您也可以在這些維度上建立 Columnstore 索引 在建立之後, 只需向 SQL Server 提出查詢, 這些查詢的執行速度就會有驚人的改善 例如, 我們已建立 1 TB 的內部測試資料倉儲 此資料庫中的 catalog_sales 事實資料表包含 14.4 億個資料 列 以下是建立包含資料表所有資料行的 Columnstore 索引時所使用的陳述式 : CREATE COLUMNSTORE INDEX cstore on [dbo].[catalog_sales] ([cs_sold_date_sk],[cs_sold_time_sk],[cs_ship_date_sk],[cs_bill_customer_sk],[cs_bill_cdemo_sk],[cs_bill_hdemo_sk],[cs_bill_addr_sk],[cs_ship_customer_sk],[cs_ship_cdemo_sk],[cs_ship_hdemo_sk],[cs_ship_addr_sk],[cs_call_center_sk],[cs_catalog_page_sk],[cs_ship_mode_sk],[cs_warehouse_sk],[cs_item_sk],[cs_promo_sk],[cs_order_number],[cs_quantity],[cs_wholesale_cost],[cs_list_price] 5

6 ,[cs_sales_price],[cs_ext_discount_amt],[cs_ext_sales_price],[cs_ext_wholesale_cost],[cs_ext_list_price],[cs_ext_tax],[cs_coupon_amt],[cs_ext_ship_cost],[cs_net_paid],[cs_net_paid_inc_tax],[cs_net_paid_inc_ship],[cs_net_paid_inc_ship_tax],[cs_net_profit]) 效能說明 我們在具有 256 GB 的 RAM 32 顆邏輯處理器的機器上, 使用 Denali 的搶鮮版執行這項查詢 ( 分別在事實 資料表上使用及不使用 Columnstore 索引 ): select w_city, w_state, d_year, SUM(cs_sales_price) as cs_sales_price from warehouse, catalog_sales, date_dim where w_warehouse_sk = cs_warehouse_sk and cs_sold_date_sk = d_date_sk and w_state in ('SD','OH') and d_year in (2001,2002,2003) group by w_city, w_state, d_year order by d_year, w_state, w_city; 此查詢執行了兩次, 且只測量第二次執行的結果, 資料會依照快取能儲存的容量存放在記憶體內 以下是 在系統上觀察到的執行階段 : 總 CPU 執行時間 ( 以秒計 ) 經過時間 ( 以秒計 ) Columnstore 無 Columnstore 加快 16 倍 455 倍 這種效能真是驚人 在相比之下較經濟的 SMP 系統上, 針對具有 14.4 億個資料列的資料表進行星狀聯結 查詢時,SQL Server 的 Columnstore 索引技術幾乎能立刻回應 ; 如果不使用資料行存放區執行查詢, 則花 費的時間夠您喝杯咖啡了 這項新功能的確令人驚艷, 因為 SQL Server 2008 R2 和較早的版本已在 SQL Server 2008 中引進了壓縮和星狀聯結查詢等增強功能, 在資料倉儲的查詢處理功能方面原本就具有很高的 效率和競爭力 在記憶體不足的環境中, 當資料行存放區工作集可以放入 RAM, 但資料列存放區工作集不行時, 就很容易 獲得快達千倍的效果 當資料行存放區和資料列存放區都可放入 RAM 時, 差異就比較小, 但通常在進行分 組和彙總的星狀聯結查詢時, 加速效果會在 6 到 100 倍之間 確切的結果當然會因您的資料 工作負載及 硬體而異 6

7 效能特性 Columnstore 索引查詢處理已針對星狀聯結查詢進行了全面的最佳化, 但許多其他類型的查詢也能受益 事實對事實資料表聯結以及多資料行聯結查詢從 Columnstore 索引獲得的好處則較少, 或完全未受益 就 OLTP 樣式的查詢 ( 包括點查閱以及在範圍很廣的資料列中擷取每一個資料行 ) 來看, 以 Columnstore 索引執行的效果通常沒有使用 B 型樹狀結構索引來得好 Columnstore 索引不一定可以改善資料倉儲的查詢效果 如果不能改善, 通常查詢最佳化程式會選擇使用堆積或 B 型樹狀結構來存取資料 如果最佳化程式選擇 Columnstore 索引, 而實際上使用基礎的堆積或 B 型樹狀結構的查詢執行效果會較好時, 開發人員可以使用提示, 將查詢調整為改用堆積或 B 型樹狀結構 壓縮結果 我們在包含真實的使用者資料的不同事實資料表上, 觀察到 4 到 15 的壓縮係數 Columnstore 索引是次要索引 ; 資料列存放區仍存在, 但在查詢處理期間經常不需要, 所以導致最後會分頁移出 未來我們計畫使用叢集的 Columnstore 索引, 亦即資料的主複本 這種做法除了可提供效能方面的益處之外, 也可節省大量的空間 載入資料 在 Denali 版本中, 具有 Columnstore 索引的資料表無法直接使用 INSERT UPDATE DELETE 和 MERGE 等陳述式或大量載入作業來更新 若要將資料移入 Columnstore 資料表, 您可以切換到資料分割, 或停用 Columnstore 索引, 接著更新資料表並重建索引 在分割資料表上的 Columnstore 索引必須與資料分割一致 大多數的資料倉儲客戶都有每日負載週期, 並在日間以唯讀的方式處理資料倉儲, 所以在多數情況下一定可以使用 Columnstore 索引 您也可以建立檢視, 使用 UNION ALL 將具有 Columnstore 索引的資料表和沒有 Columnstore 索引的可更新資料表, 結合為單一的邏輯資料表 之後這個檢視就可由查詢進行參考 這樣可將新資料動態地插入單一的邏輯事實資料表, 同時仍保留 Columnstore 功能的大部分效能優勢 所有不具 Columnstore 索引的資料表仍可完全更新 舉例來說, 這樣您就可以即時建立維度資料表, 然後將其聯結到資料行存放區結構的事實資料表, 以便在後續的查詢中使用 比如說, 如果零售分析師想要在研究組中納入 1000 個產品, 然後為該研究組執行重複的查詢, 上述做法就很有用 他們可以將這些產品的 ID 放入研究組維度資料表, 然後再將這個資料表聯結到 Columnstore 結構的事實資料表 根據觀察, 在發行前版本的組建上建立 Columnstore 索引所需的時間, 比根據相同的資料建立叢集 B 型樹狀結構的索引多出 2 到 3 倍, 客戶需要在其 ETL 程序中納入這段時間差異 ; 不過, 這些客戶通常不再需要摘要彙總 ( 建置起來很費時間 ), 所以實際的 ETL 時間可能會減少 7

8 Columnstore 索引的優點 Columnstore 索引的主要優點是鼓勵使用者對資料進行互動式的探索, 進而從中獲得更高的商務價值 因為有資料行存放區所提供的絕佳效能, 所以這點才能實現 您可以在一部 RAM 容量足以保存您經常存取之資料的價廉 SMP 伺服器上, 針對數十億的資料列進行查詢, 並獲得即時的回應 Columnstore 索引也可降低對預建摘要彙總 ( 不論是索引檢視 使用者定義的摘要表或 OLAP Cube) 的依賴, 降低 IT 部門的負擔並縮短 ETL 時間 設計及維護彙總往往是困難且耗費人力的工作 只要使用單一的 Columnstore 索引, 即可取代好幾十個彙總 資料行存放區也不像彙總那麼脆弱, 因為如果查詢稍有變更, Columnstore 仍可加以支援, 但特定的彙總就無法再用來加快查詢的速度 使用者如果只將 OLAP 系統用來取得快速的查詢效能, 但在撰寫查詢時仍偏好使用 T-SQL 語言, 則會發現他們可在環境中減少一個可動部件, 藉此降低成本和複雜度 使用者如果喜歡 OLAP 工具所提供的複雜報告工具 維度建模功能 預測設施及專為決策支援所設計的查詢語言, 也可繼續使用這些功能 ; 此外, 他們現在還可以針對使用 Columnstore 索引的 SQL Server 資料倉儲使用 ROLAP, 進而達到或超越過去由 OLAP 所提供的效能, 但可因排除了 Cube 建置程序而節省時間 Columnstore 效能優勢的來源 如前文所述, 由於進行了資料壓縮, 並且大多數查詢只會動用到很少的資料表資料行, 因此 Columnstore 索引功能可降低叢磁碟擷取資料到記憶體的需求, 進而改善效能, 但這只是此功能效能優勢的原因之一, 其他原因還包括多種專利技術的運用, 目前這些方法仍未揭開神秘的面紗, 但肯定的是, 這些方法能提供確實可見的成效! 結論 SQL Server Denali 中的 Columnstore 索引及相關的查詢處理功能是突破性的技術, 能為資料倉儲的查詢處理提供前所未聞的效能優勢 您的使用者將是最終的受益者 ; 現在他們只要使用偏好的報告工具, 即可在更短的時間內從資料中獲得更高的商務價值 8

2 3 13 17 22 26 1 2 8 100738 +86 (10) 8508 5000 +86 (10) 8518 5111 www.kpmg.com.cn 2006 4 2002 2006 1 28% 2006 17 8 500 2006 2006 2006 7 2.5 2 1 500 500 40% 500 10 16 14 12 10 8 6 4 2 2002-2006 5.1 5.9

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