SlideShare a Scribd company logo
1 of 40
Download to read offline
SQL Server の
列ストアインデックス入門
2017/03/16 三木会
SQLWorld お だ
自己紹介
織田 信亮(おだ しんすけ)
大阪で開発者しています
SQLWorld の代表です
http://odashinsuke.hatenablog.com/
Twitter:@shinsukeoda
SQLWorld とは
http://sqlworld.org/
Twitter:@SQLWorld_JP
次のような情報を発信しているコミュニ
ティです
MS の RDBMS である「SQL Server」
もちろん他の DB の話しも!
正規化/モデリング
SQL/NoSQL
World と名乗っていますが、
Worldwide
では無いです!
関西限定!
大阪で勉強会を
開催しています
平日夜開催 クエリ書いてみよう
http://tsqlrunner.azurewebsites.net/
今日お話しすること
列ストアインデックスの概要
そもそも何?
今までと何が違うの?
何に使うの?
列ストアインデックスの詳細
注意事項
2016 Enterprise エディションでのお話
しが中心です。
Standard / Express では一部制限があり
ます。
https://blogs.msdn.microsoft.com/sql_se
rver_team/columnstore-index-standard-
and-express-editions-with-sql-server-
2016-sp1/
列ストアインデックの
概要
列ストアインデックスって何?
名前の通り「列単位」でデータを格納す
るインデックス
2種類のインデックスがある
クラスター化列ストアインデックス
CCI:Clustered Columnstore Index
非クラスター化列ストアインデックス
NCCI:Nonclustered Columnstore Index
クラスター化インデックスといえば…
インデックスと言いながら、実データを
持っている
インデックスのリーフが実データ
今までと何が違うの?
今までのテーブル(行ストア) は、行単位
でデータを格納しています。
データの読み込みはページ単位(8KB)
またはエクステント(連続した8ページ)単位
クラスター化インデックスのイメージ
列ストア
列単位でデータを格納する
行グループ (rowgroup)
だいたい100万行単位
列セグメント (column segment)
各列単位にデータを圧縮して格納する
行グループと列セグメントのイメージ
列ストア
同じ行のデータは、同じ行グループに含
まれる
列単位なので圧縮効率が高い
同じデータ型
列セグメントがデータの読み込み単位
今までと何が違うの?
データの格納方法
行単位 <=> 列単位
データの読み込み単位
ページ <=> 列セグメント
何に使うの?
大きなテーブルに対して
少なくとも100万行以上
テーブルスキャンするような
条件を指定してもヒットする量が多い
特定の列のみ必要なクエリ
データ分析やバッチ等の集計クエリ
大規模向きな理由
データの読み込む量が行ストアと違う。
100万行のデータを1列読み込む場合
行ストア:1ページ100件の場合、1万ページ
列ストア:1セグメント
クエリの実行モードが2種類ある
行モード(RowMode)
バッチモード(BatchMode)
バッチと呼ばれる単位で複数をまとめて処理
日本語だとここが分かりやすい
http://enterprisezine.jp/dbonline/detail/8553?p=2
全部 列ストア にしたら?
制限事項と制約
MSDN CREATE COLUMNSTORE INDEX
https://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/gg492153.aspx
日本語訳酷いので、分かりにくい箇所は en-us で
行ストアの方が有利なケースが多い
特定の値、狭い範囲での検索
Seek は行ストアの方が有利
更新処理
CCI と NCCI どっち使うの?
NCCI CCI
対象列 幾つかの列を選択 全ての列
ストレージ 利用量は増える。
行ストアに実データ + NCCI
のインデックス
実データを列ストアに持ってい
るので、行ストアの圧縮よりも
利用量が減る。
ワークロード トランザクション処理と分析
の共存
DW 用途
更新可否 2016 から可能 可能
行の範囲指定 2016 でフィルター条件可能 不可
メモリ最適化テー
ブルとの共存
不可 2016 から可能
参考
https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserverstorageengine/2016/07/18/colum
nstore-index-differences-between-clusterednonclustered-columnstore-index/
バージョン毎の機能差異
機能 2012 2014 2016
行ストア + 読取専用の NCCI ○ ○ ○
行ストア + 更新可能な NCCI ○
更新可能な CCI ○ ○
CCI + B ツリーインデックス ○
NCCI でのフィルター条件 ○
メモリ最適化テーブルの列ストアインデックス ○
アーカイブ圧縮オプション ○ ○
「列ストア インデックスのバージョン管理機能の概要」 から幾つか紹介
https://msdn.microsoft.com/ja-jp/library/dn934994.aspx
列ストアインデックの
詳細
更新処理 出来るって何で?
列ストアは、列毎に分かれて圧縮してる
のに、どうやって更新処理してるの?
毎回列ストアを作り直してる?
そんな事してると、時間が掛かり過ぎる
更新処理は行ストアを利用している!
NCCI でキー列無い時どうなる?
NCCI は列を自由に選べるので、PK列が
無い場合更新処理ってどうなるの?
データを一意に選択出来ないのに更新?
NCCI にPK列が無い場合は、一意な クラ
スター化インデックス か RID(行識別子)
が勝手に追加されてます。
一意に識別出来る列が勝手に追加されて作
成される
更新処理 (CCI)
行ストア
(デルタストア:追加されたデータを格納)
削
除
済
マ
ー
ク
列ストア
更新処理 (CCI)
データの追加
行ストア(デルタストア)に追加
データの削除
行ストア内にある場合:削除
列ストア内にある場合:削除済マーク
データの変更
行ストア内にある場合:そのまま変更
列ストア内にある場合:追加と削除
更新処理 (NCCI)
更新処理 (NCCI)
データの追加
行ストア(デルタストア)に追加
データの削除
行ストア内にある場合:削除
列ストア内にある場合:削除バッファーに
追加
データの変更
追加と削除
データを取得するときは…
列ストアインデックスのメタデータ
一部のデータ型のエンコードで利用
sys.column_store_dictionaries
行グループ
sys.column_store_row_groups
列セグメント
sys.column_store_segments
デルタストア / 削除済フラグとか
sys.internal_paritions
DEMO
更新処理と内部情報
更新処理のざっくりとした流れ
使用可能なデルタストア(OPEN な 行グ
ループ) が無い時は新しく作る
複数個のデルタストアも可能
デルタストアにある程度データが溜まっ
たら CLOSE になる
一定期間経つと CLOSE な 行グループ は
圧縮(COMPRESS)されて列ストアになる
列ストアの検索処理 (Seek)
基本 Scan のみ。Seek は無い
キー指定で1件抽出は苦手
CCI + b-tree (2016 から)
b-tree で Seek しても、列ストアの
KeyLookup が発生(実データが列ストア)
b-tree + NCCI
もともと b-tree でデータ持っているので、
通常通りのテーブルと同じ動作
列ストアの検索処理 (Scan)
データを読まない工夫がされている
不要な列セグメントは読み込まない
列の除去(Column Elimination)
不要な行グループは読み込まない
行の除去(Row Elimination)
DEMO
KeyLookup
列の除去/行の除去
行の除去のためには…
行グループが欲しい範囲で分かれている
事が重要
時系列でデータを追加する
追加された順で行グループが出来る
行ストア クラスター化インデックスを利用
NCCI は行ストアのクラスター化インデックスの
順にデータが追加される
CCI は一度クラスター化インデックスを作成した
後に、drop_existing=ON で CCI を作成する
MAXDOP=1 は必須!
今日ちゃんと話してないこと
制限事項
圧縮処理(アーカイブオプション含む)
フィルターされた NCCI
メモリ最適化テーブルでの CCI
PushDown (集計 / 文字列述語)
一括読込
インデックスのメンテナンス
マージポリシー / 遅延オプション
バッチモード
バージョン / エディション間での差
参考資料
MSSQL Tiger Team blog
https://blogs.msdn.microsoft.com/sql_serv
er_team/tag/columnstore-index/
SQL Server Database Engine Blog
https://blogs.msdn.microsoft.com/sqlserve
rstorageengine/tag/columnstore-index/
Niko Neugebauer Columnstore
http://www.nikoport.com/columnstore/
参考資料
MSDN 列ストア インデックス ガイド
https://msdn.microsoft.com/ja-
jp/library/gg492088(v=sql.130).aspx
DB Online 連載「今さら聞けないSQL
Serverのメモリ最適化テクノロジーと、
押さえておきたいSQL Serverのデータ
ベースセキュリティ」
http://enterprisezine.jp/article/corner/409
SE の雑記
http://blog.engineer-memo.com/

More Related Content

More from Oda Shinsuke

SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdf
SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdfSQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdf
SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdfOda Shinsuke
 
Dot net+sql server tips
Dot net+sql server tipsDot net+sql server tips
Dot net+sql server tipsOda Shinsuke
 
Sql server 2019 ざっくり紹介
Sql server 2019  ざっくり紹介Sql server 2019  ざっくり紹介
Sql server 2019 ざっくり紹介Oda Shinsuke
 
Spark on sql server?
Spark on sql server?Spark on sql server?
Spark on sql server?Oda Shinsuke
 
SQL Server のロック概要
SQL Server のロック概要SQL Server のロック概要
SQL Server のロック概要Oda Shinsuke
 
Blazor 触ってみた
Blazor 触ってみたBlazor 触ってみた
Blazor 触ってみたOda Shinsuke
 
Linux + PHP でも SQL Server
Linux + PHP でも SQL ServerLinux + PHP でも SQL Server
Linux + PHP でも SQL ServerOda Shinsuke
 
グラフデータベースの話し
グラフデータベースの話しグラフデータベースの話し
グラフデータベースの話しOda Shinsuke
 
Sql server 2017 新機能のご紹介
Sql server 2017 新機能のご紹介Sql server 2017 新機能のご紹介
Sql server 2017 新機能のご紹介Oda Shinsuke
 
Sql server 2017 からはじめる graph データベース
Sql server 2017 からはじめる graph データベースSql server 2017 からはじめる graph データベース
Sql server 2017 からはじめる graph データベースOda Shinsuke
 
Transaction scopeまだダメ
Transaction scopeまだダメTransaction scopeまだダメ
Transaction scopeまだダメOda Shinsuke
 
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!Sql serverと他dbの違いを押さえよう!
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!Oda Shinsuke
 
2016年を振り返って
2016年を振り返って2016年を振り返って
2016年を振り返ってOda Shinsuke
 
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返りOda Shinsuke
 
Ms build 触ってみよう
Ms build 触ってみようMs build 触ってみよう
Ms build 触ってみようOda Shinsuke
 
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介Oda Shinsuke
 
Sql server sql database 最新機能紹介
Sql server sql database 最新機能紹介Sql server sql database 最新機能紹介
Sql server sql database 最新機能紹介Oda Shinsuke
 

More from Oda Shinsuke (20)

SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdf
SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdfSQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdf
SQL Server2022_PSPoptimization_pub.pdf
 
What's hyperscale
What's hyperscaleWhat's hyperscale
What's hyperscale
 
Dot net+sql server tips
Dot net+sql server tipsDot net+sql server tips
Dot net+sql server tips
 
Sql server 2019 ざっくり紹介
Sql server 2019  ざっくり紹介Sql server 2019  ざっくり紹介
Sql server 2019 ざっくり紹介
 
Spark on sql server?
Spark on sql server?Spark on sql server?
Spark on sql server?
 
SQL Server のロック概要
SQL Server のロック概要SQL Server のロック概要
SQL Server のロック概要
 
Blazor 触ってみた
Blazor 触ってみたBlazor 触ってみた
Blazor 触ってみた
 
Linux + PHP でも SQL Server
Linux + PHP でも SQL ServerLinux + PHP でも SQL Server
Linux + PHP でも SQL Server
 
グラフデータベースの話し
グラフデータベースの話しグラフデータベースの話し
グラフデータベースの話し
 
Sql server 2017 新機能のご紹介
Sql server 2017 新機能のご紹介Sql server 2017 新機能のご紹介
Sql server 2017 新機能のご紹介
 
Sql server 2017 からはじめる graph データベース
Sql server 2017 からはじめる graph データベースSql server 2017 からはじめる graph データベース
Sql server 2017 からはじめる graph データベース
 
Transaction scopeまだダメ
Transaction scopeまだダメTransaction scopeまだダメ
Transaction scopeまだダメ
 
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!Sql serverと他dbの違いを押さえよう!
Sql serverと他dbの違いを押さえよう!
 
2016年を振り返って
2016年を振り返って2016年を振り返って
2016年を振り返って
 
Sql world とは
Sql world とはSql world とは
Sql world とは
 
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り
開発者の方向けの Sql server(db) t sql 振り返り
 
Sql world とは
Sql world とはSql world とは
Sql world とは
 
Ms build 触ってみよう
Ms build 触ってみようMs build 触ってみよう
Ms build 触ってみよう
 
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介
Sql server2014復習とsqlserver2016の紹介
 
Sql server sql database 最新機能紹介
Sql server sql database 最新機能紹介Sql server sql database 最新機能紹介
Sql server sql database 最新機能紹介
 

Recently uploaded

00001_test_automation_portfolio_20240313
00001_test_automation_portfolio_2024031300001_test_automation_portfolio_20240313
00001_test_automation_portfolio_20240313ssuserf8ea02
 
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版Takayuki Nakayama
 
チームで開発するための環境を整える
チームで開発するための環境を整えるチームで開発するための環境を整える
チームで開発するための環境を整えるonozaty
 
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024Hideki Saito
 
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜Naomi Yamasaki
 
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析sugiuralab
 
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。iPride Co., Ltd.
 
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))yoshidakids7
 
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdf
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdfIGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdf
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdfIGDA Japan SIG-Audio
 
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~honeshabri
 
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作り
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作りAWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作り
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作りiPride Co., Ltd.
 
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」IGDA Japan SIG-Audio
 

Recently uploaded (12)

00001_test_automation_portfolio_20240313
00001_test_automation_portfolio_2024031300001_test_automation_portfolio_20240313
00001_test_automation_portfolio_20240313
 
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版
キンドリル_ネットワーク自動化成熟度診断サービス ご紹介資料 2024年3月版
 
チームで開発するための環境を整える
チームで開発するための環境を整えるチームで開発するための環境を整える
チームで開発するための環境を整える
 
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024
これからはじめるAnsible - Ansible Night Tokyo 2024
 
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜
JAWS DAYS 2024 E-3 ランチにまつわるちょっといい話 〜給食がない町の小中学生に温かい昼食を〜
 
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析
バイオリンの運弓動作計測による初心者と経験者の差異分析
 
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。
AWS_Bedrock入門 このスライドは2024/03/08の勉強会で発表されたものです。
 
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))
The 86th National Convention of IPSJ (Student Encouragement Award))
 
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdf
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdfIGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdf
IGDA Japan SIG Audio #22 オンラインセミナー VRの知る.pdf
 
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~
キャラで動かすGPT ~GPTsでどんな感じに作っているとか考えていることとか~
 
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作り
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作りAWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作り
AWS Lambdaと AWS API Gatewayを使ったREST API作り
 
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」
SIG-AUDIO 2024 Vol.02 オンラインセミナー 「必殺使音人(ひっさつしおとにん)カットシーンを成敗せよ」
 

Sql server の 列ストアインデックス 入門

Editor's Notes

  1. 今日は 皆様の「3つの何?」を解消することをゴールにお話しさせていただきます。
  2. Standard / Express
  3. CCI も実データを列単位でもっています。NCCI は実データとは別にインデックス情報として 列単位でデータを持っている
  4. このページ単位が IO の単位。 ID = 5 のデータを読もうとすると、Page 5 の全データを読むことになる。 1列だけデータが欲しい時でも、全列のデータを読み込む必要があります。 Covered Query は例外
  5. 正確には 1048576 行かな
  6. 1行目の、ID は 行グループ 1だけど、1行目の 商品 は行グループ 2 ということはない。
  7. 今までの話から推測出来ると思います まず、 どんなテーブルですか?データが多い? / 少ない? 条件はどうですか?PKでアクセス? / 条件なし? 集計せずだと、クライアントに大量データを返すことになるので…
  8. 2016 から 集計の PushDown なんかもあります。
  9. 列数の制約や、使えない型があったりします。
  10. じゃあ向いてる箇所に列ストアを使うとして、CCI と NCCI 2つある言うてたけど、どっち使ったらええのん?
  11. お使いの SQL Server のバージョンによって、使える機能 / 使えない機能があります。
  12. 毎回
  13. 更新処理するんはいいけど、NCCI ってキー列含まないことも出来るやん?それってどうなるん?
  14. CCI の更新処理からはいります。
  15. NCCI の場合は、削除済マークには直接行かない。一旦削除バッファーにデータを入れた後、インデックスのメンテナンス(再構成 / 再構築 / 一定時間経過でのバックグラウンド処理)で、削除済フラグに入る。 NCCI の場合は、UPDATE でも UPDATE せずに、削除 - 追加 の処理になる。※デルタストアにあっても
  16. NCCI の場合は、削除バッファーも考慮。 これを見たらわかるとおり、更新は出来るけど、更新すると検索のパフォーマンスが悪くなってしまう。
  17. エンコードは、圧縮するためと、複合化せずに集計するために利用。 例えば、苗字が入ってるカラムに対しては、中に入ってるデータに対して、田中:1、佐藤:2、鈴木:3 … というような変換(エンコード)を行ってから圧縮している。そのマッピング表
  18. CCI と NCCI で若干動きが違います CCI は 100万行で CLOSE。NCCI は 100万行で CLOSE、次のデルタストアは、COMPRESS されてない CLOSE なデルタストアの2倍のサイズまで CLOSE されない。 100万行、200万行、400万行… TupleMover が動いて、Compress 一括読込のCCI は、102400件以上でいきなり、Compress済 RowGroup になる。なので、大量データ投入は 102400 件以上が効率がよい
  19. sys.column_store_segments min_data_id / max_data_id の範囲外の RowGroup は読み込まれない。 MAXDOP=1 を忘れると、パラレルで行グループが作成されるので、行グループ内で順不定になってしまう。 将来的には修正されそう。Connect に上がってて対処するみたいな感じだったはず。
  20. 圧縮処理は、Dictionary とか 文字列述語って文字列型での条件のこと
  21. 今さら聞けない~っていうタイトル嫌いなんですが、いつでも聞いてください!!