У меня 270 миллионов записей в таблице. В настоящее время у меня есть некластеризованный индекс в столбце даты. В 99% случаев я использую строки с датой > 01.01.2008... это означает, что из них 140 миллионов. Я использую SQL Server 2008. В этой ситуации будет ли полезно использовать отфильтрованный индекс, отличный от обычного некластеризованного индекса?
Кроме того, если я использую тип данных «дата» вместо «дата и время», насколько это выгодно?
Заранее спасибо !
Да, отфильтрованный некластеризованный индекс будет использоваться для:
WHERE date ='20101016' (отфильтровать один день, несколько записей из 270M).SELECT COUNT(date) FROM ... WHERE date BETWEEN '20080101' AND '20090101'И это все. Любой более сложный запрос не будет использовать некластеризованный индекс, отфильтрованный или не отфильтрованный, потому что он попадет в переломный момент индекса.
Итак, в заключение, для общих запросов к этой таблице, которые содержат предложение WHERE date > '200080101', предлагаемый вами отфильтрованный некластеризованный индекс поможет... ничего. Кроме того, даже если вы переместите date в качестве крайнего левого ключа кластеризованного индекса (что является типичной организацией временных рядов запросов временного диапазона, как ваша таблица, и вы должны рассмотреть это самостоятельно), отфильтровывая «только» 140M из 270M вряд ли можно назвать оптимизацией.
Правильная индексация — сложная тема. Я призываю вас прочитать все по этой ссылке MSDN, включая все подглавы: Разработка индексов. Это даст вам минимальные знания, чтобы понять некоторые более сложные статьи и отличить чушь от чепухи в изобилии дезинформации, доступной там.
Да, возможно, отфильтрованный индекс будет полезен. Если у вас есть общий фильтр, такой как «ГДЕ MyColumn IS NOT NULL», чтобы получить 140 миллионов строк, то это может быть способом создания индекса. Индекс будет построен с ключами, соответствующими критериям, что значительно уменьшит набор данных индекса.
Ключ даты (3-байтовое хранилище) также может быть лучше, чем datetime (8-байтовое хранилище), когда вы имеете дело с большими объемами данных. Но это помогает только в том случае, если вам не нужна точность (время), которую вы получаете из типа данных datetime.
