1. Índices Columnares en SQL Server 2014
1 de Octubre (12 pm GMT -5)
José L. Rivera
Resúmen:
Los índices columnares, disponibles desde SQL
Server 2012, prometen ser una herramienta
fundamental para obtener alto rendimientos en
consultas de altos volúmenes de datos. Estos
índices introducen un nuevo paradigma de
construcción y uso el cual estaremos discutiendo
en esta sesión. Veremos sus características
principales y como tomar ventaja de los mismos
en nuestros entornos laborales.
Próximos Eventos
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Server 2012
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2. Registro inicia a
finales de Octubre

3. Índices Columnares en SQL Server 2014
10 de Septiembre de 2014
Jose L. Rivera
MVP | MCITP | MCTS | MCSA
BI Consultant, Nagnoi LLC
PASS Global Spanish VC | PRPASS

5. Agenda
• Índices Columnares en SQL Server 2012
• Características generales
• Arquitectura
• Capacidades
• SQL 2012 vs SQL 2014
• Implementación
• Q&A

6. Índices en SQL Server
Tradicionales Columnares (Columnstore)
• Almacenamiento fila a fila
• Clustered
• B-Tree
• La data es almacenada de manera ordenada
• Solo 1 por tabla
• Non_Clustered
• B-Tree
• Es una estructura separada de la data.
Contiene un puntero a la data (row locator)
• No hay orden especifico de la data
• Columnas incluidas (included columns)
Almacenamiento columnar
• Non_Clustered (SQL Server 2012)
• Solo lectura (Read Only)
• Procesamiento batch (Batch Mode) - MAXDOP
• limitaciones en tipos de datos
• Clustered (SQL Server 2014)
• Actualizable
• Mejoras en rendimientos

7. Índices Columnares (Columnstore Index)
• Basado en tecnología in-memory
• usa Vertipaq/xVelocity – (PowerPivot, PowerView, SSAS Tabular)
• Diseñado para optimizar acceso a altos volúmenes de datos
• Data Warehouse
• Consultas de agregaciones de muchos datos
• Alternativa a otros enfoques para mejorar rendimiento
• Vistas Indexadas
• Compresión de datos
• Tablas Particionadas (Partition views)

8. Max Degree of Parallelism (MAXDOP)
MAXDOP = 1
MAXDOP > 1
http://www.sqlskills.com/blogs/joe/row-and-batch-execution-modes-and-columnstore-indexes/

9. Carga de datos (Nonclustered Columnstore)

10. Ejemplo: Tabla base
OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount
20101107 106 01 1 6 30.00
20101107 103 04 2 1 17.00
20101107 109 04 2 2 20.00
20101107 103 03 2 1 17.00
20101107 106 05 3 4 20.00
20101108 106 02 1 5 25.00
20101108 102 02 1 1 14.00
20101108 106 03 2 5 25.00
20101108 109 01 1 1 10.00
20101109 106 04 2 4 20.00
20101109 106 04 2 5 25.00
20101109 103 01 1 1 17.00

11. Ejemplo: Creación de los Grupos
OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount
20101107 106 01 1 6 30.00
20101107 103 04 2 1 17.00
20101107 109 04 2 2 20.00
20101107 103 03 2 1 17.00
20101107 106 05 3 4 20.00
20101108 106 02 1 5 25.00
OrderDateKey ProductKey StoreKey RegionKey Quantity SalesAmount
20101108 102 02 1 1 14.00
20101108 106 03 2 5 25.00
20101108 109 01 1 1 10.00
20101109 106 04 2 4 20.00
20101109 106 04 2 5 25.00
20101109 103 01 1 1 17.00

12. Ejemplo: Creación de los Segmentos
OrderDateKey
20101107
20101107
20101107
20101107
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
103
106
106
StoreKey
01
04
04
03
05
02
RegionKey
1
2
2
2
3
1
Quantity
6
1
2
1
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
17.00
20.00
25.00
OrderDateKey
20101108
20101108
20101108
20101109
20101109
20101109
ProductKey
102
106
109
106
106
103
StoreKey
02
03
01
04
04
01
RegionKey
1
2
1
2
2
1
Quantity
1
5
1
4
5
1
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
25.00
17.00 12

13. Ejemplo: Compresión
OrderDateKey
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
StoreKey
01
04
03
05
02
RegionKey
1
2
3
Quantity
6
1
2
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
25.00
OrderDateKey
20101108
20101109
ProductKey
102
106
109
103
StoreKey
02
03
01
04
RegionKey
1
2
Quantity
1
5
4
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
17.00
13

14. Ejemplo: Selección Precisa
OrderDateKey
20101107
20101108
ProductKey
106
103
109
StoreKey
01
04
03
05
02
RegionKey
1
2
3
Quantity
6
1
2
4
5
SalesAmount
30.00
17.00
20.00
25.00
OrderDateKey
20101108
20101109
ProductKey
102
106
109
103
StoreKey
02
03
01
04
RegionKey
1
2
Quantity
1
5
4
SalesAmount
14.00
25.00
10.00
20.00
17.00
14

15. Carga de datos (Clustered Columnstore)

16. Tuple Mover
• Este es un proceso interno que mueve los grupos
acumulados en el deltastore a el columnstore
• Tamaño del grupo: 1,048,576
• Si todos los deltastore están bloqueados, SQL Sever
creara uno nuevo
• sys.column_store_row_groups
• Se puede observar los deltastore
• Estado: INVISIBLE, OPEN, CLOSED, COMPRESSED

17. SQL Server 2012 vs SQL Server 2014
SQL Server 2012 SQL Server 2014
• Solo Non_Clustered
• Procesamiento batch - MAXDOP
• Solo lectura (Read Only)
• Drop
• Tabla Particionada y hacer switch
• Dos tablas combinadas por UNION ALL
• limitaciones en tipos de datos
• binary, varbinary, ntext, text, image
• varchar(max), nvarchar(max)
• uniqueidentifier, rowversion, timestamp
• Decimal/numeric con precisión > 18
• sql_variant, CLR, XML
• Se añade Clustered
• Lectura y Escritura
• Mejoras en rendimientos
• Mas tipos de datos apoyados

18. Comparación de Almacenamiento Físico
19.7GB
10.9GB
5.0GB
4.0GB
6.9GB
1.8GB
20.0
15.0
10.0
5.0
0.0
Table with
customary indexing
Table with
customary indexing
(page compression)
Table with no
indexing
Table with no
indexing (page
compression)
Table with
columnstore index
Clustered
columnstore

19. DEMO

21. Manténgase conectado a nosotros!
Visítenos en http://globalspanish.sqlpass.org
/SpanishPASSVC
lnkd.in/dtYBzev
/user/SpanishPASSVC
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22. Planning on attending PASS Summit 2014? Start saving
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23. Volunteering with PASS
Outstanding Volunteer Award
Do you know a volunteer that has gone
above and beyond recently?
Nominate them for the monthly OVA.
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PASSion Award
The highest of PASS accolades presented
yearly to a volunteer.

24. Stay Involved!
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25. Power BI para office 365
8 de Octubre (12 pm GMT -5)
Jorge Castañeda
Resúmen:
El servicio de inteligencia de negocio basado en la nube
que ofrece una nueva y poderosa manera de trabajar con
datos se puede implementar fácilmente un entorno de BI
en la nube donde la gente puede compartir información,
colaborar y acceder a informes, desde cualquier lugar.
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