动态列值转换技术原理
通过PIVOT/UNPIVOT操作实现行列数据转换，可将稀疏分布的高基数列转换为紧凑的行存储格式。例如将包含多个空值的属性列合并为键值对结构，有效减少NULL值存储开销。当处理包含大量重复值的列时，该技术可节省约30%存储空间。
稀疏列与空间优化
针对包含大量NULL值的列，建议采用SQL Server稀疏列特性：
- 使用
SPARSE关键字定义列属性 - 创建列集(Column Set)管理稀疏列组
- 通过
sys.dm_db_partition_stats监控空间使用
列存储索引应用
列存储索引通过垂直数据分片实现高效压缩：
| 类型 | 压缩率 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 行存储 | 1x | OLTP事务 |
| 列存储 | 5-10x | 分析查询 |
建议对分析型表启用列存储索引，并定期重建索引维护压缩效率。
数据压缩策略
结合页面压缩与行压缩技术：
- 使用
sp_estimate_data_compression_savings评估压缩效果 - 对文本字段启用字典压缩
- 配置自动统计信息更新策略
通过动态列值转换、稀疏列优化、列存储索引和数据压缩的组合应用，可显著降低存储空间占用。实际案例显示该方法能使典型业务系统减少40%-60%的存储需求，同时提升查询性能20%以上。
