Описание: KB5077466
Скачать: SQLServer2025-KB5077466-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
SQL Server 2022 — Версия: 17.0.4020.2
Описание: KB5077466
Скачать: SQLServer2025-KB5077466-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
SQL Server 2022 — Версия: 17.0.4020.2
Описание: KB5077468
Скачать: SQLServer2025-KB5077468-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
SQL Server 2022 — Версия: 17.0.1105.2
Описание: KB5077464
Скачать: SQLServer2022-KB5077464-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.4240.4
Описание: KB5077465
Скачать: SQLServer2022-KB5077465-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026.
SQL Server 2022 — Версия: 16.0.1170.5
Описание: KB5077469
Скачать: SQLServer2019-KB5077469-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
SQL Server 2019 — версия: 15.0.4460.4
Описание: KB5077470
Скачать: SQLServer2019-KB5077470-x64.exe
SQL Server 2019 — версия: 15.0.2160.4
Дата выпуска: 10.03.2026
Скачать: SQLServer2017-KB5077471-x64.exe
SQL Server 2017 — версия: 14.0.3520.4Дата выпуска: 10.03.2026
Скачать: SQLServer2017-KB5077472-x64.exe
SQL Server 2017 — версия: 14.0.2100.4Дата выпуска: 10.03.2026
Описание: KB5077474
Скачать: SQLServer2016-KB5077474-x64.exe
Дата выпуска: 10.03.2026
В предыдущих статьях мы сравнили фильтрованные индексы и индексированные представления, поняв, в каких случаях каждый из них проявляет себя наилучшим образом.
Если вы пропустили Часть 2, вы можете прочитать её здесь:
👉 Фильтрованные индексы: сравнение производительности с примерами (Часть 2)
Сегодня мы добавляем в игру нового игрока.
Потому что, когда объём данных начинает расти… когда миллионы строк превращаются в десятки или сотни миллионов… мы получаем мощного нового союзника:
Колоночные индексы (Columnstore Indexes).
И это меняет всё.
Эта статья является продолжением предыдущего глубокого погружения в настройку производительности SQL Server!
Если вы пропустили Часть 1, вы можете прочитать её здесь:
Как фильтрованные индексы кардинально улучшают производительность запросов (часть 1)
В первой статье мы проанализировали, как фильтрованные индексы могут кардинально сократить логические чтения и оптимизировать планы выполнения.
Сегодня мы углубляемся и сравниваем фильтрованный индекс с индексированным представлением, используя практические, воспроизводимые SQL-скрипты.
Вы найдёте конкретные сценарии, которые сможете протестировать в своей собственной лаборатории — потому что настройка производительности — это не теория, это экспериментирование.
Система отслеживания изменений данных (Change Data Capture, CDC) замечательна, пока не перестаёт ей быть. При высокой интенсивности изменений задание очистки CDC может начать отставать. Когда это происходит, таблицы изменений (Change Tables, CT) быстро разрастаются, а задание очистки может блокировать задание записи (capture job), что, в свою очередь, может задерживать или останавливать нижестоящие системы-потребители.
Эта статья объясняет: как быстро оценить рост таблиц изменений, как задание очистки на самом деле удаляет строки и три основных «рычага» настройки для поддержания стабильности CDC.