传统的关系数据库服务引擎往往并不是对超大量数据进行分析计算的最佳平台,为此,SQL Server中开发了分析服务引擎去对大笔数据进行分析计算.当然,对于数据的存放平台SQL Server数据库引擎而言,也是需要强大的数据处理能力的. 在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.本文将在对SQL Server 2012列存储索引简单介绍的基础上,进一步解释SQL Serve

简介      列存储索引其实在在SQL Server 2012中就已经存在,但SQL Server 2012中只允许建立非聚集列索引,这意味着列索引是在原有的行存储索引之上的引用了底层的数据,因此会消耗更多的存储空间,但2012中的限制最大的还是一旦将非聚集列存储索引建立在某个表上时,该表将变为只读,这使得即使在数据仓库中使用列索引,每次更新数据都变成非常痛苦的事.SQL Server 2014中的可更新聚集列索引则解决了该问题.   可更新聚集列存储索引?     聚集列存储索引的概念可以类

概述 SQL Server 2014被号称是微软数据库的一个革命性版本,其性能的提升的幅度是有史以来之最. 可更新的列存储索引作为SQL Server 2014的一个关键功能之一,在提升数据库的查询性能方面贡献非常突出.据微软统计,在面向OLAP查询统计类系统中,相比其他SQL传统版本的数据库,报表查询的性能最大可提升上十倍. 下面我们从存储的角度来了解下SQL Server 2014的可更新列存储索引. 什么是列存储 微软为了提升SQL Server的查询性能,更好的支持大数据分析,早在SQL

转发请注明引用和原文博客(http://www.cnblogs.com/wenBlog) 简介 之前已经写过两篇介绍列存储索引的文章,但是只有非聚集列存储索引,今天再来简单介绍一下聚集的列存储索引,也就是可更新列存储索引.在SQL Server 2012中首次引入了基于列存储数据格式的存储方式.叫做"列存储索引".前一篇我已经比较了行存储索引与非聚集的列存储索引(http://www.cnblogs.com/wenBlog/p/5682024.html).其中对于在小表的指定值或者小范

实时运营数据分析(real-time operational analytics )是指同时在同一张数据表上执行分析处理和业务处理.分析查询主要是对海量数据执行聚合查询,而事务主要是指对数据表进行少量数据的更新和查找. 运营工作负载(Operational workload)是指对开展业务至关重要的业务交易.例如,一家零售商店有一个交易系统来创建或修改新订单,而一家信用卡公司则跟踪供应商代表其客户收取的所有费用. 这些交易系统对企业至关重要,因为任何停机时间或速度放缓都会直接影响企业的利润. 因

这段时间AX查询变得非常慢,每天都有很多锁. 最后发现是数据库统计信息需要更新. ------------------------------------------------------------------------------ 原文译自:http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2766/sql-server-auto-update-and-auto-create-statistics-options/?utm_source=dailynewslet

原文:性能优化--统计信息--SQLServer自动更新和自动创建统计信息选项 原文译自:http://www.mssqltips.com/sqlservertip/2766/sql-server-auto-update-and-auto-create-statistics-options/?utm_source=dailynewsletter&utm_medium=email&utm_content=headline&utm_campaign=2012913 统计信息是如何提高S

SQLSERVER2012 列存储索引的简单研究和测试 SQLSERVER2012 列存储索引的简单研究和测试 看这篇文章之前可以先看一下下面这两篇文章: 列存储索引 http://www.cnblogs.com/qanholas/archive/2013/03/08/2949205.html 非聚集索引http://www.cnblogs.com/lyhabc/p/3196484.html 还有这一篇文章 SQLSERVER中的LOB页面简单研究 建立测试环境 先创建一张表 1 USE [pr

SQL Server 2016新特性:列存储索引新特性 行存储表可以有一个可更新的列存储索引,之前非聚集的列存储索引是只读的. 非聚集的列存储索引支持筛选条件. 在内存优化表中可以有一个列存储索引,可以在创建表的时候创建,也可以在之后的alter table语句上创建.之前内存优化表不支持列存储索引. 聚集的列存储索引可以有多个非聚集行存储索引,之前列存储索引不支持非聚集索引. 支持在聚集列存储索引上加入主键和外键约束,约束使用btree索引. 列聚集索引有一个压缩延迟选项,让事务复合收到的影响

SQL Server 列存储索引强化 SQL Server 列存储索引强化 1. 概述 2.背景 2.1 索引存储 2.2 缓存和I/O 2.3 Batch处理方式 3 聚集索引 3.1 提高索引创建 3.2 采样的支持 3.3 BookMark的支持 3.4 其他加强 4 更新处理 4.1 随机插入 4.2 批量插入 4.3 删除和更新 4.4 对查询处理的影响 5 查询处理和优化 5.1 混合执行模式 5.2 Hash Join 5.2.1 spilling 5.3 Bitmap过滤 6 归

原文地址:http://social.technet.microsoft.com/wiki/contents/articles/4995.sql-server-columnstore-performance-tuning.aspx SQL Server 的列存储索引是SQL Server 2012 release版本新增的内容,用于提高数据仓库的查询性能,本篇文章阐述列存储的性能调优. 列存储索引性能的基本原则 在相同的硬盘和数据量时,列存储能够明显提高部分查询的速度.致使列存储查询效率高的因素

Druid是一个开源的.分布式的.列存储系统,特别适用于大数据上的(准)实时分析统计.且具有较好的稳定性(Highly Available). 其相对比较轻量级,文档非常完善,也比较容易上手. Druid vs 其他系统 Druid vs Impala/Shark Druid和Impala.Shark 的比较基本上可以归结为需要设计什么样的系统 Druid被设计用于: 一直在线的服务 获取实时数据 处理slice-n-dice式的即时查询 查询速度不同: Druid是列存储方式,数据经过压缩加入

介绍 Vertica(属于HP公司),是一个基于DBMS架构的数据库系统,适合读密集的分析型数据库应用,比方数据仓库,白皮书中全名称为VerticaAnalytic Database.从命名中也可以看到,Vertica代表它数据存储是列式的,Analytic代表适合分析型需求,DB代表本身是数据库,支持SQL. 优势 和传统关系型数据库系统以及其它列式数据(仓)库相比,Vertica存在以下三点最关键的优势. 列存储 Vertica对磁盘上的数据採用列式存储,显而易见,列存储可以在数据读取的时候

重置sqlserver自增长列的种子 转自:http://hi.baidu.com/zbphot/item/41c55982c2d02dd05e0ec184 如果表中的数据不要了,用下面的语句:  truncate table表 如果表中的语句还要,用下面的语句:  DBCC CHECKIDENT (表名, RESEED, 1) DBCC CHECKIDENT ('table_name', NORESEED) 不重置当前标识值. DBCC CHECKIDENT 返回一个报表,它指明当前标识值和应

传统的行存储和(HBase)列存储的区别 1.为什么要按列存储 列式存储(Columnar or column-based)是相对于传统关系型数据库的行式存储(Row-basedstorage)来说的.简单来说两者的区别就是如何组织表: Ø  Row-based storage stores atable in a sequence of rows. Ø  Column-based storage storesa table in a sequence of columns. 行式存储下一张表的

摘要   HUABASE 是基于列存储的关系型数据库系统.列存储技术的特点是数据查询效率高,读磁盘少,存储空间少,是构建数据仓库的理想架构. HUABASE 实现了多种数据压缩机制.查询优化和稀疏索引技术,在支持高效率的商业智能方面具有良好的发展前景,可以帮助企业轻松做出明智的业务经营决策. HUABASE 主页: http://www.huabase.cn/ HUABASE: A Column-Oriented Relational Database System Abstract   HUA

Columnstored index是SQL Server 2012后加入的重大特性,数据不再以heap或者B Tree的形式存储(row level)存储在每一个数据库文件的页里面,而是以列为单位存储.加上本身数据在存储到磁盘的时候是经过压缩算法压缩过后存储的,对于存储空间有很大的节省.各个特点非常适合数据库仓库型数据库,尤其是星状结构的设计(Dimension + Fact). 各个版本的特点和差异: SQL Server 2014 1)聚集列存储索引,可更新,但是不能再创建其他的索引 2)

SQL Server 自2012以来引入了列存储的概念,至今2016对列存储的支持已经是非常友好了.由于我这边线上环境主要是2014,所以本文是以2014为基础的SQL Server 的列存储的介绍.下面我们主要看一下列存储的发展以及一些原理: 列存储的开发是想要处理超大量数据进行分析计算,于是在SQL Server 2012时,SQL Server 引入了列存储索引,用以显著提供高传统数据仓库类型语句的性能,并在SQL Server 2014中做了进一步加强.列存储会将一个列的数据单独存放在一

作者 Jonathan Allen,译者         邵思华         发布于     2015年6月14日   聚集列存储索引(CC Index)是SQL Server 2014中两大最引人瞩目的特性之一,设计为用于超过1千万条记录的数据表.使用者无需明确的指定索引,也能够保证分析式查询的优良性能. 但2014版本中的这一特性存在着一个缺陷,即使用者无法指定索引.虽然CC索引比起传统表的表扫描要快得多,但它还是及不上经手动调整的覆盖索引.因此,为了同时支持这两种模式,开发者不得不创建

阿里巴巴电商业务中历史数据存储与查询相关业务, 大量采用基于列存储技术的HiStore数据库,双11当天HiStore引擎处理数据记录超过6万亿条.原始存储数据量超过5PB.从单日数据处理量上看,该系统已成为全球最大列存储数据库. “历史数据查询和分析,数据仓库和数据挖掘类系统,都是典型的查询密集型业务,随着数据驱动模式在业务中的大量使用,这样的需求会越来越多.”HiStore项目负责人叶建林表示,“刚刚过去的双11全民购物狂欢节,包括天猫.淘宝和菜鸟网络在内的阿里巴巴核心业务平台,产生了大量的