las mejores practicas de los indices columnstore

Las mejores practicas de IndicesColumnstore

28 Enero 2015 (12 pm GMT -5)

Warner Chaves

Resumen:Los índices Columnstore fueron introducidos en SQL Server 2012

y completamente cambian la manera en que podemos

almacenar y procesar los datos optimizando en formato

columnar. Con SQL 2014 y Azure SQL expandiendo el uso de

estos índices, es importante tener presente las mejores practicas

que permiten sacar el máximo provecho a esta tecnología y los

beneficios que ofrece. En esta sesión haremos una rápida

introducción a los índices columnstore e inmediatamente

pasaremos a varios demos de como cargar datos, modificar el

índice y escribir consultas para obtener el mejor rendimiento

posible de esta tecnología.

Próximos Eventos

Introdución a SSIS

11 de Febrero

Carlos A Ulate

Visualizacion de dato en Cubos de

informacion usando Sharepoint 2013 -

PerformancePoint y Power View

18 de Febrero

Juan Alvarado

Consolidando y Transformando

mi data con Power Query

4 de Febrero

José L Rivera

Está por comenzar:

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Las mejores practicas de IndicesColumnstore

28 de Enero de 2015

Warner Chaves

SQL Server MCM

SQLTurbo.com

Bio

• 9 años de Experiencia como DBA del SQL Server.

• Sql Server MCM.

• Experiencia previa como DBA Nivel 3 de HP en Costa Rica, ahora

trabajo para Pythian como Consultor Principal en Ottawa, Ontario.

• Twitter: @warchav

• Email: warner@sqlturbo.com

• Blog: SQLTurbo.com

7

Agenda

Objetivo: demostrar de una manera simple las mejores prácticas

para trabajar con índices Columnstore.

En específico:

• Breve introducción a los índices Columnstore y sus casos de uso.

• Demo: cargar un non-clustered Columnstore de forma óptima.

• Demo: cargar un clustered Columnstore sin caer en la Delta store.

• Demo: borrando datos en el Columnstore.

• Demo: hacer consultas que tomen ventaja del Batch mode.

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¿Qué es un Columnstore?

• Un nuevo tipo de almacenamiento optimizado para datos

usados en consultas analíticas.

• El almacenamiento no es por registros, es por columnas.

• Optimizado para grandes cargas de datos y consultas de

lectura.

• Estático en SQL 2012, lectura-escritura habilitado en SQL

2014.

• Edición Enterprise requerida.

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¿Por qué nos interesa?

• Grandes beneficios para tablas en Bodegas de Datos.

• El almacenamiento por columnas produce una compresión muy

alta.

• El Batch mode puede procesar datos en órdenes de magnitud más

rápido.

• Simplifica la administración de tablas muy grandes.

• Las consultas para las cuales está optimizado van a mostrar una

gran diferencia de rendimiento.

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Estructura de un Columnstore

• Rowgroups: los registros se dividen en unidades llamadas rowgroups, máximo 1048576

registros en un rowgroup.

• Column segment: cada columna tiene un segment dentro del rowgroup. Cada segment se

comprime y almacena.

• Deltastore: una tabla utilizada por los clustered Columnstores como almacenamiento

temporal de nuevos registros. Insertar mínimo 102400 para evitar la Deltastore.

• B-Tree de registros borrados: el clustered Columnstore también mantiene una table con los

IDs de registros borrados.

• Tuple-mover: proceso que revisa si el deltastore tiene rowgroups “cerrados” para comprimir

y moverlos al columnstore.

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DEMOS!

• Demo: cargar un non-clustered Columnstore de forma

óptima.

• Demo: cargar un clustered Columnstore sin caer en la

Delta store.

• Demo: borrando datos en el Columnstore.

• Demo: hacer consultas que tomen ventaja del Batch

mode.

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Resumen

• Utilizar en conjunto con partitioning, especialmente

en versión non-clustered.

• Cargar datos en masa, evitar los cambios en

pequeñas cantidades. Delayed Durability es un

plus.

• Verificar que las consultas utilizan Batch mode y

evitar condiciones que eliminan el Batch mode.

13

Resumen

• El tuple-mover es 1 thread, Reorganize es varios.

• Actualizar estadísticas igual que con tablas clásicas.

• Monitorear el tamaño de los segments y la

cantidad de registros borrados. Rebuild si es

necesario.

• Tener varios CPUs disponibles (evitar MAXDOP 1).

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Preguntas?

15

Consolidando y Transformando mi data con Power Query

4 de Febrero (12 pm GMT -5)

José L Rivera

Resúmen:

Cada vez se hace necesario proveer alternativas de auto-

servicio para usuarios de negocios de manera que

puedan tratar de minimizar el tiempo de respuesta por

parte de IT debido a las altas demandas de estos

usuarios. En esta sesión discutiremos como Power Query

puede ser utilizado como una alternativa de auto-servicio

para consolidación, integración y limpieza de datos.

Próximo Evento