SQL Server 数据压缩：节省空间、提高性能，你还在等什么？

针对信息资源丰富却受限于空间的数据库环境，物尽其用的数据压缩技术应时而生，成为提升效率和加速数据库运行的关键工具。本篇文章将深度解析这一高效瘦身并提升数据库性能的核心技术——数据压缩。

数据压缩的基本认识

借助数据压缩技术，我们能够科学地处理海量数据，确保信息的完整性。这就好比把大量棉花压缩到小袋里，尽管总重量不变，但袋子的体积却大大缩小了。在数据库领域，此法既可节省存储空间，又能提升数据读取速度，因为需要读取的数据页数得到减少。

然而务必认知，魔法棒并非免费之物；执行数据压缩之时，数据库服务器需面临重大CPU负荷以进行压缩与解压，在此过程中会耗费大量魔法能量。

行存储表和索引的压缩

采用数据压缩技术在行式存储和索引环节有助于优化仓库作业流程，提升仓库监管精准度以及取货效率。精炼后的数据只需较少的页面资源便可实现查询，从而减少磁盘读写次数，提高整体系统效能。

然而，因此类低效物件抽取方式步骤繁琐且劳时而易造成资源损失，故业界领袖与精英需以审慎态度挑选物件抽取工具，着重于权杖这类产品的深入考虑。

列存储表和索引的压缩

运用筒易而高效的列式储存表格与索引数据压缩技术，无需人工介入，如同仓库装有全自动包装机，实现高效压缩，物品可按需自动打包。

应用列存档压缩及加大计算资源投入的策略，有助于显著缩减数据规模。然而，此举犹如将设备效能推向极限，虽然减小了数据体积，但也可能引发能源消耗的增长。

列存储存档压缩的应用

该模式专为选择性压缩和长期存档特定数据设计，如那些历史悠久、不需常翻阅且难以舍弃的旧帐簿等，运用此模式可有效节省存储空间，而不影响日常需要。

敬请留心，若已对数据施加COMPRESS函数处理，建议暂不设立索引。虽能降低文件体积，然而可能导致检索复杂度上升。

数据压缩的配置和管理

在数据库建设阶段，合理配置与调优压缩技术至关重要。初始环境往往没有经过压缩，如同尚未置办包裹的仓库。运用合适的压缩策略，有助于实现数据安全性的显著提升。

ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = 1 WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE_ARCHIVE
);
ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = ALL WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE_ARCHIVE
);
ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = ALL WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE_ARCHIVE ON PARTITIONS (2, 4)
);

为兼顾堆结构与性能，在DML操作中，新加入堆中的页面对象会暂时禁用Page压缩功能。这一处理方式与人丁装卸货物相似，无法进行自动处理。

数据压缩的影响

ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = 1 WITH (
     DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE
);
ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = ALL WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE
);
ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = ALL WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE ON PARTITIONS (2, 4)
);

为保证磁盘有足够的容量以进行压缩及页面压缩，整理索引亦需同等资源支援。该过程类似于文件打包和拆分，既占据存储空间，又需耗费处理时间。

随着数据压缩技术的出现和应用，传统的查询策略需实施相应的优化，犹如在运货过程中因不同运输路线而对行程进行规划一样，我们需要根据存储模块的页面行数及总页数的变动来调整检索路径。

ALTER TABLE ColumnstoreTable1
REBUILD PARTITION = ALL WITH (
    DATA_COMPRESSION = COLUMNSTORE
        ON PARTITIONS (4, 5),
    DATA COMPRESSION = COLUMNSTORE_ARCHIVE
        ON PARTITIONS (1, 2, 3)
);

数据压缩的注意事项

在进行数据压缩操作时，需要关注几个关键点。如果删除了聚集索引并未调整分区规划，那么堆分区内的数据压缩设置将保持稳定，仿佛拆解大型包裹时，内部物品的原有包装形态无损。

数据压缩的未来展望

尽管数据压缩具备诸多优点，但我们不能无视其深层次的局限性。展望未来，数据库科学领域将致力于开发更为高效的压缩算法，这将大大提升压缩技术的实际应用效果。

此魔棒式工具，实为提升工作效能，节省宝贵空间之道。然而，运作过程中宜关注可能会出现的附加成本问题。期望本次分享能助您更全面深入了解并应用这一奇妙之作。

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