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Las mejores practicas de Indices
Columnstore
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
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11 de Febrero
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Visualizacion de dato en Cubos de
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PerformancePoint y Power View
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Consolidando y Transformando
mi data con Power Query
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Las mejores practicas de Indices
Columnstore
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.
8
¿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.
9
¿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.
10
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.
11
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.
12
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).
14
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
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Las mejores practicas de los indices columnstore

  • 1. Las mejores practicas de Indices Columnstore 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:
  • 2. Manténgase conectado a nosotros! Visítenos en http://globalspanish.sqlpass.org /SpanishPASSVC lnkd.in/dtYBzev /user/SpanishPASSVC /SpanishPASSVC
  • 3.
  • 4. 4 Oportunidades de Voluntariado PASS no pudiera existir sin personas apasionadas y dedicadas de todas partes del mundo que dan de su tiempo como voluntaries. Se un voluntario ahora!! Para identificar oportunidades locales visita volunteer.sqlpass.org Recuerda actualizar tu perfil en las secciones de “MyVolunteering” y MyPASS para mas detalles.
  • 5. Sigan Participando! • Obten tu membresia gratuita en sqlpass.org • Linked In: http://www.sqlpass.org/linkedin • Facebook: http://www.sqlpass.org/facebook • Twitter: @SQLPASS • PASS: http://www.sqlpass.org
  • 6. Las mejores practicas de Indices Columnstore 28 de Enero de 2015 Warner Chaves SQL Server MCM SQLTurbo.com
  • 7. 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
  • 8. 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. 8
  • 9. ¿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. 9
  • 10. ¿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. 10
  • 11. 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. 11
  • 12. 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. 12
  • 13. 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
  • 14. 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). 14
  • 16. 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