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我试图看到列存储索引可以在表上提供的性能提升。该表大约有 370 万行、11 列,并存储为堆(即没有主键)。我在表上创建一个列存储索引并运行以下查询:
SELECT
[Area], [Family],
AVG([Global Sales Value]) AS [Average GlobalSalesValue],
COUNT([Projected Sales])
FROM
dbo.copy_Global_Previous5FullYearSales
WHERE
[Year] > 2012
GROUP BY
[Area], [Family]
CREATE TABLE [dbo].[copy_Global_Previous5FullYearSales]
(
[SBU] [NVARCHAR](10) NULL,
[Year] [INT] NULL,
[Global Sales Value] [MONEY] NULL,
[Area] [NVARCHAR](50) NULL,
[Sub Area] [NVARCHAR](50) NULL,
[Projected Sales] [MONEY] NULL,
[Family] [NVARCHAR](50) NULL,
[Sub Family 1] [NVARCHAR](50) NULL,
[Sub Family 2] [NVARCHAR](50) NULL,
[Manufacturer] [NVARCHAR](40) NULL,
[rowguid] [UNIQUEIDENTIFIER] NOT NULL,
[ID] [INT] IDENTITY(1,1) NOT NULL,
PRIMARY KEY CLUSTERED ([ID] ASC)
WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF,
IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON,
ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY]
) ON [PRIMARY]
最佳答案
键的存在改变了列存储的方式 已建 .因为构建器获取其输入是为了结果段是段消除的更好候选者。阅读更多 Ensuring Your Data is Sorted or Nearly Sorted by Date to Benefit from Date Range Elimination :
The most common type of filter in data warehouse queries is by date. Columnstore segment elimination helps you skip entire one-million-row segments if the system can determine that no rows qualify, simply by looking at the minimum and maximum values for a column in a segment. So you usually will want to make sure that your segments are sorted, or nearly sorted, by date, so date filters can be executed as fast as possible.
ID
但我很确定这会导致功能依赖的副作用。
关于sql-server - 为什么表上主键的存在会显着提高列存储索引的性能?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/29432934/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!