In-Memory Columnstore در SQL Server

In-Memory Columnstore در SQL Server

In-Memory Columnstore یکی از قابلیت‌های پیشرفته‌ی SQL Server است که ترکیبی از ذخیره‌سازی ستونی و پردازش داده‌ها در حافظه (RAM) را ارائه می‌دهد.

در این روش، داده‌ها به جای ردیفی، به صورت ستونی ذخیره می‌شوند و همین باعث فشرده‌سازی بالاتر و دسترسی سریع‌تر می‌گردد.

از سوی دیگر، قرار گرفتن داده‌ها در حافظه امکان پردازش لحظه‌ای را فراهم می‌کند.

مزیت اصلی این فناوری سرعت بالای اجرای کوئری‌های تحلیلی است.

به دلیل ذخیره‌سازی ستونی، تنها ستون‌های موردنیاز خوانده می‌شوند و با اجرای دسته‌ای (Batch Mode) پردازش داده‌ها بسیار سریع‌تر از Rowstore انجام می‌شود.

این موضوع مخصوصاً در سناریوهایی مثل Big Data، IoT و گزارش‌گیری‌های پیچیده ارزشمند است.

از دیگر ویژگی‌های مهم In-Memory Columnstore پشتیبانی از HTAP (Hybrid Transactional and Analytical Processing) است؛

یعنی امکان اجرای همزمان تراکنش‌های OLTP و تحلیل‌های OLAP روی یک پایگاه داده واحد.

این قابلیت نیاز به انتقال داده‌ها بین سیستم‌های مختلف را کاهش داده و بهره‌وری را به طور چشمگیری افزایش می‌دهد.

ذخیره‌سازی ردیفی در برابر ذخیره‌سازی ستونی

قبل از درک مفهوم Columnstore، باید تفاوت دو رویکرد اصلی ذخیره‌سازی داده‌ها در پایگاه داده را بشناسیم.

• Rowstore (ذخیره‌سازی ردیفی)

در این روش، داده‌های یک ردیف به صورت متوالی ذخیره می‌شوند. مثلاً اگر جدولی شامل ستون‌های Name, Age, Salary باشد، مقادیر این سه ستون برای هر ردیف پشت سر هم قرار می‌گیرند.

• • مزایا

    مناسب برای پردازش تراکنشی (OLTP)؛ چون معمولاً در تراکنش‌ها نیاز به دسترسی کامل به یک ردیف است.

  • معایب

    در پردازش تحلیلی (OLAP) که نیاز به اسکن میلیون‌ها ردیف ولی فقط در چند ستون خاص وجود دارد، Rowstore به شدت ناکارآمد است.

• Columnstore (ذخیره‌سازی ستونی)

در این روش، مقادیر هر ستون به صورت متوالی ذخیره می‌شوند. مثلاً تمام مقادیر ستون Salary پشت سر هم، سپس ستون Age و ...

• • مزایا

• • • امکان فشرده‌سازی بالا، چون مقادیر مشابه کنار هم قرار دارند.
    •  
    • خواندن سریع‌تر برای کوئری‌های تحلیلی.
    •  
    • استفاده از پردازش برداری (Batch Mode).

• • معایب

    اعمال تغییرات (INSERT/UPDATE/DELETE) در ساختار ستونی به صورت مستقیم کارایی پایینی دارد.

Columnstore Index در SQL Server

مایکروسافت در SQL Server 2012 اولین نسخه‌ی Columnstore Index را معرفی کرد.

این قابلیت ابتدا تنها برای Data Warehouseها و گزارش‌گیری طراحی شده بود.

در نسخه‌های بعدی، محدودیت‌ها کمتر شد و امکان ترکیب با بارهای کاری تراکنشی نیز فراهم گردید.

 

🌟 آیا می‌خواهید به یک متخصص پایگاه داده تبدیل شوید و در دنیای فناوری اطلاعات بدرخشید؟

با دوره آموزشی SQL Server ما، شما می‌توانید به راحتی و با روشی عملی، تمام مهارت‌های لازم را یاد بگیرید!

این دوره به شما آموزش می‌دهد که چگونه داده‌ها را به بهترین شکل مدیریت کنید، گزارش‌های قدرتمند بسازید و به تحلیل‌های عمیق دست یابید.

با محتوای جذاب و پروژه‌های واقعی، شما نه تنها تئوری را یاد می‌گیرید، بلکه توانایی‌های عملی خود را نیز تقویت می‌کنید.

پس فرصت را از دست ندهید! همین امروز به جمع یادگیرندگان ما بپیوندید و اولین قدم را به سوی آینده شغلی روشن‌تر بردارید!

 ⇐همین حالا شروع کنید و به دنیای داده‌ها بپیوندید!

 

 

تکامل Columnstore در نسخه‌های مختلف

• SQL Server 2012

  معرفی اولیه، فقط به صورت Nonclustered، فقط خواندنی (Read-Only).

• SQL Server 2014

  معرفی Clustered Columnstore Index؛ کل جدول می‌تواند به صورت ستونی ذخیره شود.

• SQL Server 2016

  امکان به‌روزرسانی داده‌ها، همزیستی OLTP و OLAP.

• SQL Server 2019

  بهبود در Adaptive Query Processing و پشتیبانی از Batch Mode روی Rowstore.

• SQL Server 2022

  بهینه‌سازی عمیق‌تر و ادغام بهتر با سناریوهای HTAP.

In-Memory OLTP

In-Memory OLTP یا Hekaton موتور پردازش بهینه‌شده برای حافظه در SQL Server است که در نسخه‌ی 2014 معرفی شد.

ویژگی‌های کلیدی:

• Memory-Optimized Tables

  داده‌ها به صورت کامل در حافظه RAM ذخیره می‌شوند.

• Lock-free و Latch-free

  مکانیزم‌های سنتی قفل‌گذاری کنار گذاشته شده و از ساختارهای حافظه‌ای همزمان استفاده می‌شود.

• Logging بهینه‌شده

  فقط تغییرات حیاتی در لاگ ثبت می‌شود.

• Native Compilation

  رویه‌های ذخیره‌شده (Stored Procedures) می‌توانند به زبان بومی (Native Code) کامپایل شوند.

ترکیب Columnstore و In-Memory

وقتی Columnstore با In-Memory OLTP ترکیب می‌شود، نتیجه سیستمی است که می‌تواند:

• داده‌ها را در حافظه نگه‌داری کند.
• داده‌ها را به صورت ستونی فشرده نماید.
• کوئری‌ها را در حالت Batch Mode پردازش کند.
• تراکنش‌های لحظه‌ای را بدون افت کارایی مدیریت نماید.

این ترکیب همان چیزی است که به آن In-Memory Columnstore گفته می‌شود و یکی از قابلیت‌های پیشرفته SQL Server برای سناریوهای سنگین داده‌ای است.

اجزای اصلی معماری In-Memory Columnstore

• Segments

  داده‌ها به بخش‌هایی حدود یک میلیون ردیف تقسیم و فشرده می‌شوند

• Delta Store

  تغییرات اخیر (مانند INSERT و UPDATE) به صورت ردیفی نگه‌داری می‌شوند تا بعداً به Segmentهای ستونی منتقل شوند.

• Deleted Bitmap

  تغییرات حذف‌شده علامت‌گذاری می‌شوند تا در پردازش نهایی اعمال گردد.

• Batch Mode Engine

  پردازشگر کوئری‌ها داده‌ها را دسته‌ای و به صورت برداری پردازش می‌کند.

مزایای In-Memory Columnstore در SQL Server

• افزایش سرعت پردازش

در کوئری‌های تحلیلی حجیم، عملکرد می‌تواند تا ده‌ها برابر سریع‌تر شود. این به دلیل ترکیب سه عامل است:

• • ذخیره‌سازی ستونی

  • فشرده‌سازی بالا

  • پردازش دسته‌ای

• کاهش نیاز به فضای ذخیره‌سازی

به واسطه‌ی الگوریتم‌های فشرده‌سازی، اندازه‌ی داده‌ها معمولاً تا ۱۰ برابر کاهش می‌یابد.

• پشتیبانی از HTAP

Hybrid Transactional and Analytical Processing یعنی توانایی اجرای همزمان OLTP و OLAP روی یک پایگاه داده.

دیگر نیازی نیست داده‌ها را از سیستم تراکنشی به یک Data Warehouse جداگانه منتقل کنیم.

• کارایی بالا در Big Data و IoT

وقتی حجم داده به میلیاردها ردیف می‌رسد، In-Memory Columnstore همچنان می‌تواند کارایی مطلوبی ارائه دهد.

• صرفه‌جویی در I/O

به دلیل کاهش شدید داده‌ها و نگه‌داری در حافظه، میزان دسترسی به دیسک کاهش می‌یابد.

معایب In-Memory Columnstore در SQL Server

• نیاز به RAM زیاد

  هرچه داده‌ها بیشتر باشند، RAM بیشتری نیاز است.

• هزینه لایسنس

  بیشتر امکانات In-Memory فقط در نسخه Enterprise موجودند.

• پیچیدگی مدیریتی

  پیکربندی صحیح برای دستیابی به بیشترین کارایی نیازمند تجربه‌ی بالا است.

• محدودیت‌های اولیه

  در نسخه‌های قدیمی‌تر برخی عملیات مثل قیود خاص یا انواع داده‌ای محدودیت داشتند.

سناریوهای کاربردی In-Memory Columnstore

• بانکداری و مالی

  تحلیل بلادرنگ تراکنش‌ها.

• IoT

  پردازش جریان داده‌های حسگرها.

• تجارت الکترونیک

  تحلیل لحظه‌ای سفارش‌ها و رفتار مشتری.

• تحقیقات علمی و پزشکی

  پردازش داده‌های عظیم آزمایشگاهی.

• یادگیری ماشین و داده‌کاوی

  آماده‌سازی داده‌های سریع‌تر برای الگوریتم‌ها.

مثال عملی از In-Memory Columnstore در SQL Server

-- ایجاد جدول حافظه‌ای

CREATE TABLE Orders

(

OrderID INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED,

CustomerID INT,

OrderDate DATETIME2,

Amount DECIMAL(18,2)

) WITH (MEMORY_OPTIMIZED=ON, DURABILITY=SCHEMA_AND_DATA);




-- افزودن ایندکس Columnstore

CREATE CLUSTERED COLUMNSTORE INDEX CCI_Orders ON Orders;




-- اجرای یک کوئری تحلیلی

SELECT CustomerID, SUM(Amount) AS TotalSales

FROM Orders

GROUP BY CustomerID;

بهینه‌سازی In-Memory Columnstore در SQL Server

• استفاده از Partitioning برای داده‌های بزرگ.

• مانیتورینگ Delta Store با DMVها.

• طراحی درست ایندکس‌ها.

• استفاده از Batch Mode Adaptive Joins در SQL Server 2019 به بعد.

مقایسه سه رویکرد

• Rowstore

  مناسب برای OLTP سنتی.

• Columnstore

  مناسب برای OLAP و Data Warehouse.

• In-Memory Columnstore

  مناسب برای HTAP، جایی که هر دو نوع پردازش لازم است.

جمع‌بندی

In-Memory Columnstore یکی از تحولات بزرگ در SQL Server است که توانسته محدودیت‌های سنتی پایگاه‌های داده را در زمینه‌ی پردازش داده‌های حجیم برطرف کند.

این فناوری ترکیبی از بهترین ویژگی‌های ذخیره‌سازی ستونی و پردازش حافظه‌ای است.

با استفاده‌ی صحیح از این قابلیت، سازمان‌ها می‌توانند:

• سرعت کوئری‌های تحلیلی را چندین برابر افزایش دهند.
• همزمان بارهای کاری OLTP و OLAP را مدیریت کنند.
• هزینه‌های ذخیره‌سازی را کاهش دهند.
• تحلیل بلادرنگ داده‌ها را ممکن سازند.