列存储场景
Ⅰ ColumnStore index （列存储索引）解析
首先，介绍列存储的概念：在传统数据库存储中，数据采用行存储方式。例如，在SQL Server中，每个页面大小为8KB，若每条数据长度为500字节，理论上可以存储大约16条数据，每条数据包含了所有字段的信息。如图所示，多个页面存储了成行数据。
接下来，介绍列存储，数据以列的形式存储，而不是以行的形式。在SQL Server中，数据向行组或段存储。例如，假设表有5个字段（列），每个红色柱体代表一个段，每5个段组成一个行组。每个段仅包含一个列的数据，而行组包含所有列的数据。
每个段最多可以存储100万条该列的数据，从性能角度来看，100万条数据可以实现最优性能，数据量较少时，段的性能会降低。
列存储与行存储相比，列存储在数据仓库场景下表现更佳，数据仓库用户数量较少，数据量巨大，数据变化较少。列存储能将大量数据压缩到1/10，从而减少I/O、CPU和内存使用，提高性能。此外，列存储还采用了批量模式、段消除等技术，对性能有很大提升。
列存储适合以下场景：
使用星型/雪花模型构建的数据仓库
表（或分区）记录数大于100万
主要执行报表类SQL查询，而非键查找
数据更新和删除操作较少，大量插入操作可行
表中没有VARCHAR(MAX), NVARCHAR(MAX), 或 VARBINARY(MAX) 数据类型
在某些特定的OLTP数据库场景下，如实时操作分析，列存储也可适用
列存储的物理结构包括行组和delta存储。假设表有1105万条记录，每个行组容纳100万条，总共有11个行组，剩余5万记录存储在delta存储中。delta存储用于存储不足100万条数据的行存储数据，而行组采用列存储且进行了压缩。
随着插入数据增加，delta存储的数量增加，当数量达到100万时，delta存储停止接收数据，转换为行存储并进行压缩。如有更多数据插入，生成新的delta存储。
列存储结构包括行组、delta存储、和删除位图。删除记录并非物理删除，而是逻辑删除，通过在删除位图中添加标记记录被删除的记录。在SQL Server查询时，除了查询行组和delta存储的数据，还需要查询删除位图，将三者结果进行合并。
当进行索引重建或重组时，列存储才会进行物理删除。在更新列存储时，不是物理更新，而是删除记录后插入新的记录。
列存储小结：包括压缩的列存储行组、行存储delta存储、以及存储被删除记录信息的删除位图。从SQL Server 2016开始，可以创建列存储索引的同时，创建传统行存储的非聚簇索引（NCI）。列存储本身不排序，查询特定记录时需要全表扫描，插入操作性能较好，但删除和更新操作的代价较大，特别是对于大型表。
为了确定某些表是否适合创建列存储索引，可以参考以下条件：表需要足够大，至少100万条记录，且大部分SQL查询为报表类查询，update和delete操作较少。可以通过查询DMV sys.dm_db_index_operational_stats来判断表是否适合创建列存储索引。
在SQL Server 2019中，可以使用sp_estimate_data_compression_savings预估创建列存储索引后的压缩率。快速加载数据到已创建列存储索引的表中，可以采用外部文件批量导入、从其他表导入数据或使用SSIS，SQL Server会自动使用并行操作。
列存储的性能提升来自压缩、批量模式、段消除和并行处理。批量模式允许一次处理大量数据，适合大数据量的数据仓库。段消除和列消除自动过滤掉不相关的行组和段，提高查询效率。对于汇总函数，如SUM、AVG等，列存储支持批量处理，减少数据传输量，提高性能。
列存储的维护包括碎片处理。列存储的碎片类型有两种：delta存储碎片和行组碎片。delta存储碎片超过10个时需要维护，行组碎片超过10%时，需要进行物理删除处理。
从SQL Server 2016开始，可以使用ALTER INDEX命令中的自合并（self merge）和合并（merge）操作来维护列存储索引。自合并操作在行组的逻辑删除记录超过10%时，会物理删除这些记录；合并操作将两个行组的记录合并，当它们的总记录数不足100万时。
列存储与内存数据库技术结合，应用于实时操作分析场景。这类场景结合了OLTP和数据仓库的特点，使用内存表和磁盘表进行数据存储，分别适用于OLTP和报表查询。内存表和列存储索引共同存储数据，提高查询性能和数据处理效率。在该场景中，需要大量内存空间，而实时操作分析可以利用这两种技术的优势，实现高性能的数据处理。