和大多數主流數據庫一樣，如果表擁有聚集索引，那么SQL Server就會以B-樹的方式存儲，否則就會使用堆的方式存儲。這兩種方法本質上都是基于行的，其中每頁中行的條數會根據總體上行的大小不同而不同。從SQL Server 2011開始，微軟為我們提供了第三種選擇。SQL Server會提供一種“列存儲索引”，從而以列而不是行的方式來存儲數據。

　　當使用數據規模為1TB、記錄條數為十四億四千萬的表時，微軟聲稱基于列的查詢在CPU時間上會有16倍的提升，而在使用時間上會有455倍的提高。在真實情況下，這意味著本來要耗費501秒的查詢，現在只需要1.1秒就可以完成了。這項測試是在擁有32個邏輯處理器和256GB內存的計算機上執行的。

　　微軟把每個列都隔離在自身的一組頁中，從而達到了這種驚人的改善。當執行查詢的時候，只會從磁盤載入位于結果集中的列。而包含其它列的頁會被忽略。

　　這種方法相當于為每種我們所能想象到的列組合創建替代索引。然而，這種方式不會消耗大量的磁盤空間，它實際上會比傳統的表占用更小的空間。由于SQL Server的壓縮會發生在頁級別上，并且和行相比，列中的數據更容易重復，所以使用列存儲索引的表將會擁有更高的壓縮等級。

　　但暫時我們還不能輕易決定使用列存儲索引。首先也是最重要的，它們是不可更新的。一旦創建了列存儲的索引，那么就不允許在表上執行插入、更新或者刪除等操作了。微軟期望更多商店每天對數據進行刷新，否則就需要把數據做只讀處理。在刷新周期中，我們會刪除索引，更新數據，然后再重新建立索引。由于這肯定是代價昂貴的操作，所以我們可以使用垂直分區來把操作限制到邏輯表的子集范圍內。

　　使用列存儲的索引也會導致性能的降低。如果你使用大多數列，那么重新組合行會耗費大量的資源。這意味著OLTP樣式的查詢應該避免這種方式，而對于OLAP形式的查詢，這種方式會比較有利。或者換句話說，如果你在編寫“SELECT *”或者每次抓取一行數據，那么列存儲索引就不適合你。

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