本人新書上市，請多多關照：《SQL Server On Linux運維實戰 2017版從入門到精通》
本文介紹SQL On Linux上的性能提升功能，列存儲索引，實際上這個並不僅僅是Linux上纔有，所有平臺的SQL Server包括windows、linux和雲平臺都有，而且在本人工作中用了不少，所以做個技術分享。
前言
在SQL 2012之前，我們能用到的所有索引都是“行存儲索引”，SQL 2012首次引入列存儲索引。首先，列存儲是數據以邏輯上組織成一個行列形式的表，但是物理存儲上又是按照按列的數據方式存儲的。
相對來說，行存儲是物理和邏輯上都按行的方式存儲數據的格式。它是SQL Server表和索引的標準存儲結構。
列存儲索引，通過按列存儲的結構，大幅度提升性能（體現在大幅度降低實際存儲空間）。其中涉及了高效的數據壓縮，數據消除和批模式模式（batch mode execution）。
列存儲首先強項是壓縮，而且是垂直壓縮，雖然壓縮功能從2008已經有，但是是基於行壓縮，本人公司的項目中，數據表的列可多大4~600列，這種寬表的行壓縮往往是失敗的。因爲超過了8096bytes的限制。而列壓縮就沒有這種限制。因爲它已經是全新的壓縮模式。如果能搭配in-memory內存技術，效果會更加好。壓縮使得數據更小，很有可能完全加載到內存中而不引入額外的磁盤I/O，從而大幅度提升空間利用率，而且更小的空間使得索引的體積更小，從而進一步提升索引的效率。正如我以前說過的，在這些年來我個人的經驗總結裏面，性能優化實際上就是一個字“少”。
基礎概念
前面的文章提到過列存儲的性能測試，但是沒有從頭說起，所以這裏補一下。列存儲的核心概念有下面幾個，請不要忽視概念，因爲在troubleshooting的過程中，很多概念的東西反而能幫你理清思路和減少彎路。
- 行組（rowgroup）：一個行組內的行，可以被同時壓縮成一個列存儲格式並組合在一起。每個行組通常可包含的最大行數是 1,048,576 行。
- 片段（segment）：在行組中，數據列的一個區間。每個行組中的每列包含一個segment，最終組成列存儲索引。SQL Server首先把數據切片成行組，然後在組內壓縮每個片段。
- 聚集列存儲索引（clustered columnstore index）：整個表都以一個列存儲索引來存儲，此後你不能創建常規的聚集索引，但是可以創建常規的非聚集索引。
- 非聚集列存儲索引（nonclustered columnstore index）：某些列組成一個索引，以列存儲的格式存在基本表上面。這個時候可以創建常規的行存儲聚集索引。
- 增量行組（delta rowgroup）：少量數據進入聚集列存儲索引之前，會先放到增量行組中，知道填滿102400行時才進行一次性壓縮。這個增量行組由SQL Server自動創建，因此一旦增量行組達到了足夠的數量，就會壓縮成一個列存儲行組。
列存儲之所謂高效，主要在下面三個特點：
- 壓縮：聚集列存儲索引是表的本身，通常可以把堆表的體積降低到原來的1/5~1/8，有些可以到1/10。這是的數據可以更容易地完全載入內存，同時經過業界的努力，列存儲的壓縮算法是很高效的。
- 數據消除：Data elimination，當數據以列形式存儲時，SQL Server可以在查詢中跳過不必要的列。另外SQL Server還能知道列片段中哪些行組是查詢所需的。這個概念成爲行組消除。有點像分區的分區消除。
- 批執行模式：Batch Mode execution，這個是從列存儲出現以後纔出現的。用於查詢優化器一次性處理多個相關行而不是傳統的一行一次。這種方式可以極大提高性能。另外從SQL 2017引入的adaptive query processing（自適應查詢處理）可以通過這種方式，提供智能查詢執行。
何時使用
每當出現新功能，我總會被問到什麼時候用這些新功能？簡單來說就是什麼時候使用列存儲索引，什麼時候使用傳統的聚集或非聚集b-tree索引，也叫行存儲索引。
對於聚集列存儲索引。首先要了解你的系統負載，是否何時使用聚集列存儲索引，聚集列存儲索引最合適針對數據倉庫，絕大部分以讀爲主。如果不是數據倉庫，通常不需要用到聚集列存儲索引。
對於非聚集列存儲索引。那什麼時候用呢？它挺適合OLPT類型的系統，但是最合適那些範圍查詢而不是精確查詢，同時範圍查詢也應該包含比較多的數據，如果非要給一個值，可能是超過100行。另外也儘量針對select和where中出現的列進行索引化而不是全表使用一個非聚集列存儲索引。這種工作負載通常叫做混合事務分析處理（Hybrid Transactional Analytical Processing, HTAP）, 官方也叫實時操作分析。如果測試結果並沒有明顯問題，那麼優先建議使用列存儲索引來應對這種負載，詳細內容可以看官方文檔“根據需要選擇最佳的列存儲索引”
對於行存儲索引，同樣可以看上面的文章。
小結
本篇以簡介爲基礎，後面的文章逐步深入介紹。