为大型数据仓库表使用聚集列存储索引(Clustered Columnstore Index) 为大型数据仓库表使用有序列存储索引 显示另外 7 个 适用于: SQL Server Azure SQL 数据库 Azure SQL 托管实例 Azure Synapse Analytics Analytics Platform System (PDW) Microsoft Fabric SQL 数据库 ...
sys.indexes (Transact-SQL)-type和type_desc列包括CLUSTERED COLUMNSTORE和NONCLUSTERED COLUMNSTORE。 sys.partitions (Transact-SQL)-data_compression和data_compression_desc列包括COLUMNSTORE和COLUMNSTORE_ARCHIVE。 sp_estimate_data_compression_savings (Transact-SQL)过程也可应用于列存储索引。
create view v_ColumnStore as selecttop100*from TestTable go create nonclustered columnstore index PK__TestTabl__ColumnStore onv_ColumnStore(c1,c2,c3,c4,c5) 错误信息是这样的:由于无法对视图创建列存储索引,CREATE INDEX 语句失败。请考虑对基表创建列存储索引,或不带 COLUMNSTORE 关键字对视图创建一个索引。
在一个行存储的heap或聚集索引上创建一个in-memoy的非聚集的列存储索引(in-memory nonclustered columnstore index),该索引可以有过滤条件,不需要包含所有的数据行;该索引还可以有列过滤,不需要包含所有的列。 该索引需要足够的空间来存储数据的副本,它是可更新的, 随着基表的更新而更新。 --Create a nonclustere...
CREATE COLUMNSTORE INDEX converts a rowstore table to a clustered columnstore index, or creates a nonclustered columnstore index.
2. 在有ColumnStore Index的分区表上添加新的分区,步骤如下: 添加新的文件组 ALTER DATABASE [AdvantureWorks] ADD FILEGROUP [FG_Email_2020] GO 添加新的文件到相应的文件组中 ALTER DATABASE [AdvantureWorks] ADD FILE ( NAME = [Email_2020], ...
Yes. Beginning with SQL Server 2016 (13.x), you can create an updatable nonclustered columnstore index on a rowstore table. The columnstore index stores a copy of the selected columns, so you need extra space for this data, but the selected data is compressed on average 10 times. You can...
CREATE NONCLUSTERED columnstore INDEX ix_column_t_2 ON t(id,n) /* 不支持多个非聚集列存储索引。 */ --非聚集列存储索引,无法插入数据 --注:在 SQL Server2016+ 中是可以插入的 INSERT INTO t VALUES(1,2) /* 由于不能在包含非聚集列存储索引的表中更新数据,INSERT 语句失败。请考虑在发出 INSERT...
sys.indexes (Transact-SQL)-type和type_desc資料行包含CLUSTERED COLUMNSTORE和NONCLUSTERED COLUMNSTORE。 sys.partitions (Transact-SQL)-data_compression和data_compression_desc資料行包含COLUMNSTORE和COLUMNSTORE_ARCHIVE。 sp_estimate_data_compression_savings (Transact-SQL)程序也適用於資料行存放區索引。
Multiple nonclustered columnstore indexes are not supported. 2)按照列来存储,有3个好处:一来存储的都是同质化的(homogenous)数据,压缩采用的函数比较高效;二来针对重复值比较多的列,可以采用 dictionary的方式存储,key部分存储在索引上,value部分放在dictionary 里面,省下很多空间,查询产生的IO就更小了;再一个因为...