Columnstore-Indizes in Azure SQL wurden für die Verarbeitung und Analyse großer Datenmengen entwickelt. Diese Indizes nutzen eine spaltenbasierte Datenspeicherung und Abfrageverarbeitung, die im Vergleich zur traditionellen zeilenorientierten Speicherung (Row Store Index) eine bis zu zehnmal höhere Abfrageleistung verspricht.

In dem Vortrag werden wir uns auf die Columnstore Architektur inklusive der Verwendung von Dictionaries und dem Vertipaq Algorithmus fokussieren und verstehen wie Azure SQL durch Segmenteliminierung und Partitionierung Massendaten effizient abfragen kann. Wir werden auch den Lebenszyklus von Row Groups und deren Wartung verstehen, die erforderlich ist, um sicherzustellen, dass die Abfrageleistung selbst bei wachsenden Datenmengen skaliert.

Torsten Strauß

Torsten (MVP, MCSE, MCT) beschäftigt sich seit der Jahrtausendwende mit dem Microsoft SQL Server und ist auf die Leistungsoptimierung für große SQL Server Umgebungen spezialisiert.
Er ist seit über zwei Jahrzehnten bei bp in verschiedenen Positionen und derzeit als Senior Software Engineer tätig und arbeitet eng mit Sarpedon Quality Lab als Principal Consultant für Microsoft SQL Server zusammen.
Torsten hat mehr als 250 Präsentationen über die Leistungsoptimierung von Microsoft SQL Server auf nationalen und internationalen Konferenzen und Benutzergruppen gehalten. 
Seit 2018 ist Torsten als Microsoft Most Valuable Professional für Data Platform ausgezeichnet.