Che cos'è VertiPaq e come funziona

Question

Sto imparando l'indice Column Store (funzione Cali di Denali) e ho imparato che utilizza l'architettura VertiPaq per la compressione dei dati. Mi interessava sapere come è, come funziona, è l'architettura. Ho controllato su google ma nessun risultato soddisfacente. Qualcuno potrebbe per favore fatemelo sapere nei dettagli come quello che è, come funziona, l'algo/architettura alla base di questo, ecc

E come aiuta nella compressione dei dati

Answer 1

ho scritto un post sul blog su questo che si spera risponderà alle vostre domande sugli indici di archivio di colonne: http://www.jamesserra.com/archive/2011/08/sql-server-%e2%80%9cdenali%e2%80%9d-project-apollo/

Per favore fatemi sapere se avete ancora domande.

Answer 2

E come aiuta nella compressione dei dati

La parte di compressione funziona così bene perché molto spesso i dati nella stessa colonna non varia molto. Immaginate per esempio (semplificazione) una colonna che memorizza valori da un input di scelta multipla (4). Ci saranno solo 4 valori unici nell'archivio colonne, anche se nella tabella ci sono 8 milioni di record. Ciò rende i valori delle colonne più facili da comprimere. Ciò a sua volta rende più facile inserire l'indice nella memoria e quindi più veloce da interrogare.

Quando i dati vengono memorizzati in modo colonna-saggio, i dati possono essere spesso compressi più efficacemente che se conservata in modo fila-saggio. In genere c'è più ridondanza all'interno di una colonna che all'interno di una riga, che di solito significa che i dati possono essere compressi in misura maggiore. Quando i dati sono più compressi, è necessario meno IO per recuperare i dati in memoria. Inoltre, una porzione maggiore dei dati può risiedere in una determinata dimensione di memoria. La riduzione dell'IO può accelerare in modo significativo il tempo di risposta della query . Il mantenimento di un maggior numero di serie di dati di lavoro nella memoria accelera il tempo di risposta per le query successive che accedono agli stessi dati .

Fonte: More details on columnstore technology