indices columnares en sql server 2014
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Índices Columnares en SQL Server 2014
1 de Octubre (12 pm GMT -5)
José L. RiveraResúmen:Los índices columnares, disponibles desde SQL Server 2012, prometen ser una herramienta fundamental para obtener alto rendimientos en consultas de altos volúmenes de datos. Estos índices introducen un nuevo paradigma de construcción y uso el cual estaremos discutiendo en esta sesión. Veremos sus características principales y como tomar ventaja de los mismos en nuestros entornos laborales.
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Índices Columnares en SQL Server 201410 de Septiembre de 2014
Jose L. RiveraMVP | MCITP | MCTS | MCSABI Consultant, Nagnoi LLCPASS Global Spanish VC | PRPASS
Jose L. Rivera es un experimentado profesional de bases de datos y analíticos, SQL Server MVP, expositor, líder de comunidades técnicas y Consultor para la firma Nagnoi, LLC. Jose L comparte sus conocimientos y experiencias en su blog (sqlconqueror.com) y a través de todo la comunidad PASS como líder del Capitulo Global en Español (facebook.com/SpanishPASSVC) y VP de PRPASS. Además, se desempeña como expositor frecuente en eventos de SQL Saturday a través de los Estados Unidos y Latinoamérica.
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Blog http://sqlconqueror.com
José L. RiveraChapter Leader
PASS Global Spanish VC
Agenda
• Índices Columnares en SQL Server 2012 • Características generales• Arquitectura• Capacidades
• SQL 2012 vs SQL 2014
• Implementación
• Q&A
Índices en SQL Server
• Almacenamiento fila a fila
• Clustered• B-Tree• La data es almacenada de manera
ordenada• Solo 1 por tabla
• Non_Clustered• B-Tree• Es una estructura separada de la data.
Contiene un puntero a la data (row locator)• No hay orden especifico de la data• Columnas incluidas (included columns)
Almacenamiento columnar
• Non_Clustered (SQL Server 2012)• Solo lectura (Read Only) • Procesamiento batch (Batch Mode) - MAXDOP• limitaciones en tipos de datos
• Clustered (SQL Server 2014)• Actualizable• Mejoras en rendimientos
Tradicionales Columnares (Columnstore)
Índices Columnares (Columnstore Index)
• Basado en tecnología in-memory• usa Vertipaq/xVelocity – (PowerPivot, PowerView, SSAS Tabular)
• Diseñado para optimizar acceso a altos volúmenes de datos• Data Warehouse• Consultas de agregaciones de muchos datos
• Alternativa a otros enfoques para mejorar rendimiento• Vistas Indexadas• Compresión de datos• Tablas Particionadas (Partition views)
Max Degree of Parallelism (MAXDOP)
MAXDOP = 1
MAXDOP > 1
http://www.sqlskills.com/blogs/joe/row-and-batch-execution-modes-and-columnstore-indexes/
Carga de datos (Nonclustered Columnstore)
Ejemplo: Tabla base
OrderDateKey
ProductKey
StoreKey
RegionKey
Quantity
SalesAmount
20101107 106 01 1 6 30.00
20101107 103 04 2 1 17.00
20101107 109 04 2 2 20.00
20101107 103 03 2 1 17.00
20101107 106 05 3 4 20.00
20101108 106 02 1 5 25.00
20101108 102 02 1 1 14.00
20101108 106 03 2 5 25.00
20101108 109 01 1 1 10.00
20101109 106 04 2 4 20.00
20101109 106 04 2 5 25.00
20101109 103 01 1 1 17.00
Ejemplo: Creación de los GruposOrderDateKey
ProductKey
StoreKey
RegionKey
Quantity
SalesAmount
20101107 106 01 1 6 30.00
20101107 103 04 2 1 17.00
20101107 109 04 2 2 20.00
20101107 103 03 2 1 17.00
20101107 106 05 3 4 20.00
20101108 106 02 1 5 25.00
OrderDateKey
ProductKey
StoreKey
RegionKey
Quantity
SalesAmount
20101108 102 02 1 1 14.00
20101108 106 03 2 5 25.00
20101108 109 01 1 1 10.00
20101109 106 04 2 4 20.00
20101109 106 04 2 5 25.00
20101109 103 01 1 1 17.00
Ejemplo: Creación de los Segmentos
OrderDateKey
20101107
20101107
20101107
20101107
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
103
106
106
StoreKey
01
04
04
03
05
02
RegionKey
1
2
2
2
3
1
Quantity
6
1
2
1
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
17.00
20.00
25.00OrderDateKey
20101108
20101108
20101108
20101109
20101109
20101109
ProductKey
102
106
109
106
106
103
StoreKey
02
03
01
04
04
01
RegionKey
1
2
1
2
2
1
Quantity
1
5
1
4
5
1
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
25.00
17.0012
Ejemplo: Compresión
OrderDateKey
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
StoreKey
01
04
03
05
02
RegionKey
1
2
3
Quantity
6
1
2
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
25.00
OrderDateKey
20101108
20101109
ProductKey
102
106
109
103
StoreKey
02
03
01
04
RegionKey
1
2
Quantity
1
5
4
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
17.0013
Ejemplo: Selección Precisa
OrderDateKey
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
StoreKey
01
04
03
05
02
RegionKey
1
2
3
Quantity
6
1
2
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
25.00
OrderDateKey
20101108
20101109
ProductKey
102
106
109
103
StoreKey
02
03
01
04
RegionKey
1
2
Quantity
1
5
4
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
17.0014
Carga de datos (Clustered Columnstore)
Tuple Mover
• Este es un proceso interno que mueve los grupos acumulados en el deltastore a el columnstore• Tamaño del grupo: 1,048,576
• Si todos los deltastore están bloqueados, SQL Sever creara uno nuevo
• sys.column_store_row_groups• Se puede observar los deltastore• Estado: INVISIBLE, OPEN, CLOSED,
COMPRESSED
SQL Server 2012 vs SQL Server 2014
• Solo Non_Clustered• Procesamiento batch - MAXDOP
• Solo lectura (Read Only)• Drop• Tabla Particionada y hacer switch• Dos tablas combinadas por UNION ALL
• limitaciones en tipos de datos• binary, varbinary, ntext, text, image• varchar(max), nvarchar(max)• uniqueidentifier, rowversion,
timestamp• Decimal/numeric con precisión > 18• sql_variant, CLR, XML
• Se añade Clustered
• Lectura y Escritura
• Mejoras en rendimientos
• Mas tipos de datos apoyados
SQL Server 2012 SQL Server 2014
Comparación de Almacenamiento Físico
0.0
5.0
10.0
15.0
20.019.7GB
10.9GB
5.0GB4.0GB
6.9GB
1.8GB
DEMO
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2014
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Power BI para office 365
8 de Octubre (12 pm GMT -5)
Jorge CastañedaResúmen:El servicio de inteligencia de negocio basado en la nube que ofrece una nueva y poderosa manera de trabajar con datos se puede implementar fácilmente un entorno de BI en la nube donde la gente puede compartir información, colaborar y acceder a informes, desde cualquier lugar.
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