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如果
Tipping Point 然后所有的赌注都被取消了,就像一个计划按键顺序进行聚集索引扫描,而另一个计划按分配顺序进行堆扫描一样(它们最终的IO大致相同)。 但我必须警告,在决定heap和BTree时,这种细节度量(1-2页IOs)是不健康的。我的想法是 . 明确的原因通常是INSERT性能(这是堆围绕btree运行的地方),这意味着ETL数据加载场景,将数据加载到堆中以获得快速上载性能,然后将堆转换为聚集索引并使用开关操作添加到大事实表中。 |
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