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힙에 대한 비 클러스터형 인덱스와 클러스터형 인덱스의 성능 비교합니다. 표. 일반적으로 클러스터

이 2007 백서 는 클러스터 된 인덱스로 구성된 테이블에 대한 개별 선택 / 삽입 / 삭제 / 업데이트 및 범위 선택 문의 성능과 CI와 동일한 키 열에 클러스터되지 않은 인덱스가있는 힙으로 구성된 테이블의 성능을 비교합니다. 표.

일반적으로 클러스터 된 인덱스 옵션은 유지 관리 할 구조가 하나 뿐이고 책갈피 조회가 필요하지 않으므로 테스트에서 더 나은 성능을 보였습니다.

이 백서에서 다루지 않은 잠재적으로 흥미로운 사례는 힙의 클러스터되지 않은 인덱스와 클러스터 된 인덱스의 비 클러스터 된 인덱스를 비교 한 것입니다. 이 경우 NCI 리프 수준에서 SQL Server에 클러스터형 인덱스를 순회하지 않고 직접 따라야 할 RID가 있으면 힙 성능이 한 번 더 향상 될 것으로 예상했습니다.

누구든지이 영역에서 수행 된 유사한 공식 테스트를 알고 있습니까? 그렇다면 그 결과는 무엇입니까?



답변

귀하의 요청을 확인하기 위해이 구성표에 따라 2 개의 테이블을 만들었습니다.

  • 잔액 정보를 나타내는 790 만 개의 레코드.
  • 1-7 백만에 이르는 신원 필드
  • 약 500k 그룹으로 레코드를 그룹화하는 숫자 필드.

첫 번째 테이블 heap은 필드에서 클러스터되지 않은 인덱스를 얻었습니다 group. 호출 된 두 번째 테이블은 호출 clust된 순차 필드에서 클러스터 된 인덱스를 얻었고 필드 key에서 비 클러스터형 인덱스를 얻었습니다.group

테스트는 2 개의 하이퍼 스레드 코어, 4Gb 메모리 및 64 비트 창 7을 갖춘 I5 M540 프로세서에서 실행되었습니다.

Microsoft SQL Server 2008 R2 (RTM) - 10.50.1600.1 (X64)
Apr  2 2010 15:48:46
Developer Edition (64-bit) on Windows NT 6.1 <X64> (Build 7601: Service Pack 1)  

2011 년 3 월 9 일 업데이트 : Sql Server Profiler에서 다음 .net 코드를 실행하고 Duration, CPU, Reads, Writes 및 RowCounts를 로깅하여 두 번째로 광범위한 벤치 마크를 수행했습니다. 사용 된 CommandText가 결과에 언급됩니다.

참고 : CPU 및 지속 시간은 밀리 초로 표시됩니다

  • 쿼리 1000 개
  • 제로 CPU 쿼리는 결과에서 제거
  • 영향을받는 0 개의 행이 결과에서 제거됩니다.
int[] idList = new int[] { 6816588, 7086702, 6498815 ... }; // 1000 values here.
using (var conn = new SqlConnection(@"Data Source=myserver;Initial Catalog=mydb;Integrated Security=SSPI;"))
            {
                conn.Open();
                using (var cmd = new SqlCommand())
                {
                    cmd.Connection = conn;
                    cmd.CommandType = CommandType.Text;
                    cmd.CommandText = "select * from heap where common_key between @id and @id+1000";
                    cmd.Parameters.Add("@id", SqlDbType.Int);
                    cmd.Prepare();
                    foreach (int id in idList)
                    {
                        cmd.Parameters[0].Value = id;

                        using (var reader = cmd.ExecuteReader())
                        {
                            int count = 0;
                            while (reader.Read())
                            {
                                count++;
                            }
                            Console.WriteLine(String.Format("key: {0} => {1} rows", id, count));
                        }
                    }
                }
            }

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .

성능 선택

Performanc 번호를 확인하기 위해 힙 테이블에서 한 번, clust 테이블에서 한 번 다음 쿼리를 수행했습니다.

select * from heap/clust where group between 5678910 and 5679410
select * from heap/clust where group between 6234567 and 6234967
select * from heap/clust where group between 6455429 and 6455729
select * from heap/clust where group between 6655429 and 6655729
select * from heap/clust where group between 6955429 and 6955729
select * from heap/clust where group between 7195542 and 7155729

이 벤치 마크의 결과는 다음과 heap같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- --------
1503  1510  31ms  309ms
401   405   15ms  283ms
2700  2709  0ms   472ms
0     3     0ms   30ms
2953  2962  32ms  257ms
0     0     0ms   0ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :
cmd.CommandText = "select * from heap where group between @id and @id+1000";

  • 721 개의 행에 0 개 이상의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을 미칩니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    6368         -
Cpu            15        374      37   0.00754
Reads        1069      91459    7682   1.20155
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.3716   282.4850 10.3672   0.00180

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


표의 clust결과는 다음과 같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- --------
1503  4827  31ms  327ms
401   1241  0ms   242ms
2700  8372  0ms   410ms
0     3     0ms   0ms
2953  9060  47ms  213ms
0     0     0ms   0ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :
cmd.CommandText = "select * from clust where group between @id and @id+1000";

  • 721 개의 행에 0 개 이상의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을 미칩니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    6056         -
Cpu            15        468      38   0.00782
Reads        3194     227018   20457   3.37618
Writes          0          0       0       0.0
Duration   0.3949   159.6223 11.5699   0.00214

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


참여 성과로 선택

cmd.CommandText = "select * from heap/clust h join keys k on h.group = k.group where h.group between @id and @id+1000";


이 벤치 마크의 결과는 다음과 heap같습니다.

873 개의 행에> 0 개의 CPU가 있고 0 개 이상의 행에 영향을 미침

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1009       4170    1683         -
Cpu            15         47      18   0.01175
Reads        2145       5518    2867   1.79246
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.8215   131.9583  1.9095   0.00123

이 벤치 마크의 결과는 다음과 clust같습니다.

865 개의 행에> 0 개의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을줍니다.

Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       4143    1685         -
Cpu            15         47      18   0.01193
Reads        5320      18690    8237   4.97813
Writes          0          0       0   0.00000
Duration   0.9699    20.3217  1.7934   0.00109

업데이트 성능

두 번째 쿼리 배치는 업데이트 명령문입니다.

update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 5678910 and 5679410
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6234567 and 6234967
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6455429 and 6455729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6655429 and 6655729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 6955429 and 6955729
update heap/clust set amount = amount + 0 where group between 7195542 and 7155729

이 벤치 마크 결과는 다음과 heap같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
1503  3013  31ms  175ms
401   806   0ms   22ms
2700  5409  47ms  100ms
0     3     0ms   0ms
2953  5915  31ms  88ms
0     0     0ms   0ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :
cmd.CommandText = "update heap set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";

  • 811 개의 행에 0 개 이상의 CPU가 있고 0 개 이상의 행에 영향을 미칩니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    5598       811
Cpu            15        873      56   0.01199
Reads        2080     167593   11809   2.11217
Writes          0       1687     121   0.02170
Duration   0.6705   514.5347 17.2041   0.00344

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


이 벤치 마크 결과는 다음과 clust같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
1503  9126  16ms  35ms
401   2444  0ms   4ms
2700  16385 31ms  54ms
0     3     0ms   0ms
2953  17919 31ms  35ms
0     0     0ms   0ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :
cmd.CommandText = "update clust set amount = amount + @id where group between @id and @id+1000";

  • 853 개의 행에> 0 개의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을줍니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1001      69788    5420         -
Cpu            15        594      50   0.01073
Reads        6226     432237   33597   6.20450
Writes          0       1730     110   0.01971
Duration   0.9134   193.7685  8.2919   0.00155

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


벤치 마크 삭제

내가 실행 한 세 번째 쿼리는 삭제 문입니다.

delete heap/clust where group between 5678910 and 5679410
delete heap/clust where group between 6234567 and 6234967
delete heap/clust where group between 6455429 and 6455729
delete heap/clust where group between 6655429 and 6655729
delete heap/clust where group between 6955429 and 6955729
delete heap/clust where group between 7195542 and 7155729

이 벤치 마크의 결과는 다음과 heap같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
1503  10630 62ms  179ms
401   2838  0ms   26ms
2700  19077 47ms  87ms
0     4     0ms   0ms
2953  20865 62ms  196ms
0     4     0ms   9ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :
cmd.CommandText = "delete heap where group between @id and @id+1000";

  • 724 개의 행에> 0 개의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을줍니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts     192      69788    4781         -
Cpu            15        499      45   0.01247
Reads         841     307958   20987   4.37880
Writes          2       1819     127   0.02648
Duration   0.3775  1534.3383 17.2412   0.00349

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


이 벤치 마크 결과는 다음과 clust같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
1503  9228  16ms  55ms
401   3681  0ms   50ms
2700  24644 46ms  79ms
0     3     0ms   0ms
2953  26955 47ms  92ms
0     3     0ms   0ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :

cmd.CommandText = "delete clust where group between @id and @id+1000";

  • 751 개의 행에> 0 개의 CPU가 있으며 0 개 이상의 행에 영향을줍니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts     144      69788    4648         -
Cpu            15        764      56   0.01538
Reads         989     458467   30207   6.48490
Writes          2       1830     127   0.02694
Duration   0.2938  2512.1968 24.3714   0.00555

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


INSERT 벤치 마크

벤치 마크의 마지막 부분은 insert 문의 실행입니다.

힙 / 클러스터 (…) 값에 삽입 (…), (…), (…), (…), (…), (…)


이 벤치 마크의 결과는 다음과 heap같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
6     38    0ms   31ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :

string str = @"insert into heap (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
                    values";

                    for (int x = 0; x < 999; x++)
                    {
                        str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'),  ", x);
                    }
                    str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);

                    cmd.CommandText = str;
  • 912 문에> 0 CPU
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       1000    1000         -
Cpu            15       2138      25   0.02500
Reads        5212       7069    6328   6.32837
Writes         16         34      22   0.02222
Duration   1.6336   293.2132  4.4009   0.00440

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


이 벤치 마크의 결과는 다음과 clust같습니다.

rows  reads CPU   Elapsed
----- ----- ----- -------- 
6     50    0ms   18ms

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :

string str = @"insert into clust (group, currency, year, period, domain_id, mtdAmount, mtdAmount, ytdAmount, amount, ytd_restated, restated, auditDate, auditUser)
                    values";

                    for (int x = 0; x < 999; x++)
                    {
                        str += string.Format(@"(@id + {0}, 'EUR', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test'),  ", x);
                    }
                    str += string.Format(@"(@id, 'CAD', 2012, 2, 0, 100, 100, 1000 + @id,1000, 1000,1000, current_timestamp, 'test') ", 1000);

                    cmd.CommandText = str;
  • 946 개의 명령문은> 0 CPU를 갖습니다.
Counter   Minimum    Maximum Average  Weighted
--------- ------- ---------- ------- ---------
RowCounts    1000       1000    1000         -
Cpu            15       2403      21   0.02157
Reads        6810       8997    8412   8.41223
Writes         16         25      19   0.01942
Duration   1.5375   268.2571  6.1463   0.00614

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


결론

클러스터 된 인덱스와 비 클러스터형 인덱스 (비 클러스터형 인덱스를 사용하는 동안)로 테이블에 액세스 할 때 더 많은 논리적 읽기가 진행되지만 성능 결과는 다음과 같습니다.

  • SELECT 문은 비교 가능
  • 클러스터 된 인덱스가 있으면 UPDATE 문이 더 빠릅니다.
  • 클러스터 된 인덱스가 있으면 DELETE 문이 더 빠릅니다.
  • 클러스터형 인덱스가 있으면 INSERT 문이 더 빠릅니다.

물론 내 벤치 마크는 특정 종류의 테이블과 매우 제한된 쿼리 집합으로 매우 제한되었지만이 정보를 기반으로 테이블에서 클러스터형 인덱스를 만드는 것이 실제로 항상 더 낫다는 것을 이미 시작할 수 있다고 생각합니다.

2011 년 3 월 9 일 업데이트 :

추가 된 결과에서 볼 수 있듯이 제한된 테스트에 대한 결론은 모든 경우에 정확하지 않았습니다.

가중 기간

결과는 이제 클러스터형 인덱스의 이점이있는 유일한 명령문이 업데이트 명령문임을 나타냅니다. 다른 인덱스는 클러스터 된 인덱스가있는 테이블에서 약 30 % 느립니다.

힙 대 클러스터에 대한 쿼리 당 가중치 지속 시간을 표시 한 일부 추가 차트.
가중 기간 힙 대 선택에 대한 클러스터

가중 지속 기간 힙과 결합을 위해 클러스터링

가중 기간 힙 대 업데이트를 위해 클러스터링

가중 기간 힙과 삭제를 위해 클러스터링

보시다시피 insert 문의 성능 프로필은 매우 흥미 롭습니다. 급증은 완료하는 데 시간이 오래 걸리는 몇 가지 데이터 요소로 인해 발생합니다.
삽입에 대한 가중치 지속 기간 힙과 클러스터

2011 년 3 월 9 일 업데이트 종료 .


답변

인덱싱의 여왕 – – 킴벌리 트립으로 아주 능숙하게 그녀를 포스트 블로그에 설명 클러스터 된 인덱스 토론을 … 계속 거의 속도까지 데이터베이스 테이블의 클러스터링 키를 가진, 모든 작업 – 단지 SELECT.

좋은 클러스터링 키 (예 🙂 를 선택하기 만하면 SELECT는 일반적으로 클러스터 된 테이블에 비해 힙에서 느려집니다 INT IDENTITY. GUID 또는 가변 길이 구성 요소가 많은 복합 키와 같이 실제로 나쁜 클러스터링 키를 사용하면 힙이 더 빠를 수 있습니다. 그러나이 경우 데이터베이스 디자인을 처음부터 정리해야합니다.

따라서 일반적으로 힙에 어떤 점이 없다고 생각합니다. 유용하고 유용한 클러스터링 키를 선택하면 모든면에서 이점이 있습니다.


답변

그냥 건너 우연히 이 글 주소이 질문에 그 조 장에서합니다. 아래에 그의 결론을 붙여 넣었다.

인덱스에 깊이가 4 인 테이블을 고려하여 루트 레벨, 2 개의 중간 레벨 및 리프 레벨이 있습니다. 인덱스는 단일 인덱스 키 (키 검색 없음)를 검색하여 4 개의 논리 IO (LIO)를 생성합니다. 이제 키 조회가 필요한지 고려하십시오. 테이블에 깊이 4의 클러스터 된 인덱스가있는 경우 각 키 조회는 4 개의 LIO를 생성합니다. 테이블이 힙인 경우 각 키 조회는 1 개의 LIO를 생성합니다. 실제로, 힙에 대한 키 조회는 4 : 1 LIO 비율에 가까운 곳이 아니라 클러스터 된 인덱스에 대한 키 조회보다 약 20-30 % 저렴합니다.


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