Как определить, подходит ли таблица для кластеризованного индекса columnstore?

Одним из наиболее важных ограничений для Clustered Columnstore является их блокировка, вы можете найти некоторые подробности здесь: http://www.nikoport.com/2013/07/07/clustered-columnstore-indexes-part-8-блокировка/

По поводу ваших вопросов:

1) В приведенном выше утверждении говорится, что кластерный индекс хранилища столбцов всегда лучше для извлечения данных, чем индекс B-Tree, когда существует много повторяющихся значений

• Не только дубликаты быстрее сканируются в пакетном режиме, но и для чтения данных механизмы индексов Columnstore более эффективны при чтении всех данных из сегмента.

2) Как насчет производительности между кластерным индексом хранилища столбцов и некластеризованным индексом покрытия B-Tree, например, когда таблица имеет много столбцов

• Columnstore Index имеет значительно лучшее сжатие, чем Page или Row, доступное для Row Store, пакетный режим будет иметь наибольшее значение на стороне обработки, и, как уже упоминалось, даже чтение страниц и экстентов одинакового размера должно происходить быстрее для Columnstore Indexes

3) Могу ли я иметь комбинацию кластеризованных и некластеризованных индексов columnstores в одной таблице

• Нет, на данный момент это невозможно.

4) ... может ли кто-нибудь сказать, как определить, является ли таблица хорошим кандидатом для столбчатого сохраненного индекса?

• Любая таблица, которую вы сканируете и обрабатываете в больших количествах (более 1 миллиона строк), или возможно даже целая таблица с более чем 100 КБ отсканированных полностью, может быть кандидатом для рассмотрения. Существуют некоторые ограничения на используемые технологии, связанные с таблицей, в которой вы хотите построить индексы Clustered Columnstore, вот запрос, который я использую:

select object_schema_name( t.object_id ) as 'Schema'
, object_name (t.object_id) as 'Table'
, sum(p.rows) as 'Row Count'
, cast( sum(a.total_pages) * 8.0 / 1024. / 1024 
    as decimal(16,3)) as 'size in GB'
    , (select count(*) from sys.columns as col
    where t.object_id = col.object_id ) as 'Cols Count'
, (select count(*) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id and 
             UPPER(tp.name) in ('VARCHAR','NVARCHAR') 
   ) as 'String Columns'
, (select sum(col.max_length) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id 
  ) as 'Cols Max Length'
, (select count(*) 
        from sys.columns as col
        join sys.types as tp
        on col.system_type_id = tp.system_type_id
        where t.object_id = col.object_id and 
             (UPPER(tp.name) in ('TEXT','NTEXT','TIMESTAMP','HIERARCHYID','SQL_VARIANT','XML','GEOGRAPHY','GEOMETRY') OR
              (UPPER(tp.name) in ('VARCHAR','NVARCHAR') and (col.max_length = 8000 or col.max_length = -1)) 
             )
   ) as 'Unsupported Columns'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type = 'PK' AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Primary Key'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type = 'F' AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Foreign Keys'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type in ('UQ','D','C') AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Constraints'
, (select count(*)
        from sys.objects
        where type in ('TA','TR') AND parent_object_id = t.object_id ) as 'Triggers'
, t.is_tracked_by_cdc as 'CDC'
, t.is_memory_optimized as 'Hekaton'
, t.is_replicated as 'Replication'
, coalesce(t.filestream_data_space_id,0,1) as 'FileStream'
, t.is_filetable as 'FileTable'
from sys.tables t
inner join sys.partitions as p 
    ON t.object_id = p.object_id
INNER JOIN sys.allocation_units as a 
    ON p.partition_id = a.container_id
where p.data_compression in (0,1,2) -- None, Row, Page
group by t.object_id, t.is_tracked_by_cdc,  t.is_memory_optimized, t.is_filetable, t.is_replicated, t.filestream_data_space_id
having sum(p.rows) > 1000000
order by sum(p.rows) desc