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当使用数据规模为1TB、记录条数为十四亿四千万的表时，微软声称基于列的查询在CPU时间上会有16倍的提升，而在使用时间上会有455倍的提高。在真实情况下，这意味着本来要耗费501秒的查询，现在只需要1.1秒就可以完成了。这项测试是在拥有32个逻辑处理器和256GB内存的计算机上执行的。
微软把每个列都隔离在自身的一组页中，从而达到了这种惊人的改善。当执行查询的时候，只会从磁盘载入位于结果集中的列。而包含其它列的页会被忽略。
这种方法相当于为每种我们所能想象到的列组合创建替代索引。然而，这种方式不会消耗大量的磁盘空间，它实际上会比传统的表占用更小的空间。由于SQLServer的压缩会发生在页级别上，并且和行相比，列中的数据更容易重复，所以使用列存储索引的表将会拥有更高的压缩等级。
但暂时我们还不能轻易决定使用列存储索引。首先也是最重要的，它们是不可更新的。一旦创建了列存储的索引，那么就不允许在表上执行插入、更新或者删除等操作了。微软期望更多商店每天对数据进行刷新，否则就需要把数据做只读处理。在刷新周期中，我们会删除索引，更新数据，然后再重新建立索引。由于这肯定是代价昂贵的操作，所以我们可以使用垂直分区来把操作限制到逻辑表的子集范围内。
使用列存储的索引也会导致性能的降低。假如你使用大多数列，那么重新组合行会耗费大量的资源。这意味着OLTP样式的查询应该避免这种方式，而对于OLAP形式的查询，这种方式会比较有利。或者换句话说，假如你在编写“SELECT*”或者每次抓取一行数据，那么列存储索引就不适合你。
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