今天我使用2048的桶数的哈希索引，往Hakaton里插入100万的记录，测试下在哈希桶数里，哈希冲突（Hash Collision）是如何影响Hekaton的工作量——结果非常非常有意思。首先我想介绍下什么是哈希冲突。
你可能知道（非常希望），在SQL Server 2014里，Hakaton表是以哈希索引（Hash Indexes）实现的。维基百科对此有详细介绍，这是哈希索引的应用基础。 哈希函数将索引键映射到哈希索引中对应的 Bucket，哈希函数的结果决定你的行最终放入那个哈希桶。如果多个键值哈希到同个值，SQL Server会在那个哈希桶里插入，在那个哈希桶有多个入口链接在一起。来看下面的图示（来自维基百科）：
从图中可以看到，键值“John Smith“和“Sandra Dee”哈希到同个桶——这里是152号桶。这意味着那2行都存在同个哈希桶里，这会影响INSERT性能，还有SELECT的查询性能。在INSERT期间，SQL Server需要维护链接列表，在SELECT查询期间，SQL Server需要扫描链接列表。
介绍完哈希冲突后，我们来用一个简单的例子演示下哈希冲突对性能的影响。我们来创建带Hekaton表的数据库：
1 -- Create new database 2 CREATE DATABASE HashCollisions 3 GO 4 5 --Add MEMORY_OPTIMIZED_DATA filegroup to the database. 6 ALTER DATABASE HashCollisions 7 ADD FILEGROUP HekatonFileGroup CONTAINS MEMORY_OPTIMIZED_DATA 8 GO 9 10 USE HashCollisions 11 GO 12 13 -- Add a new file to the previous created file group 14 ALTER DATABASE HashCollisions ADD FILE 15 ( 16 NAME = N'HekatonContainer', 17 FILENAME = N'C:Program FilesMicrosoft SQL ServerMSSQL12.MSSQLSERVERMSSQLDATAHashCollisionsContainer' 18 ) 19 TO FILEGROUP [HekatonFileGroup] 20 GO 21 22 -- Create a simple table 23 CREATE TABLE TestTable 24 ( 25 Col1 INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1024), 26 Col2 INT NOT NULL, 27 Col3 INT NOT NULL 28 ) 29 WITH 30 ( 31 MEMORY_OPTIMIZED = ON, 32 DURABILITY = SCHEMA_ONLY 33 ) 34 GO
从代码里可以看到，这里我用的1024的哈希桶数——桶数并不多，然后我会往表里插入1000000的记录。接下来我会创建本机编译的存储过程，这样的话我可以用Hekaton的贼快速度：
1 -- Create a native compiled Stored Procedure 2 CREATE PROCEDURE InsertTestData 3 WITH 4 NATIVE_COMPILATION, 5 SCHEMABINDING, 6 EXECUTE AS OWNER 7 AS 8 BEGIN 9 ATOMIC WITH 10 ( 11 TRANSACTION 12 ISOLATION LEVEL = SNAPSHOT, 13 LANGUAGE = N'us_english' 14 ) 15 16 DECLARE @i INT = 0 17 18 WHILE @i < 1000000 19 BEGIN 20 INSERT INTO dbo.TestTable (Col1, Col2, Col3) VALUES (@i,@i, @i) 21 22 SET @i += 1 23 END 24 END 25 GO
可以看到，这里我用简单的循环来插入1000000条记录。在4核CPU，4G内存的虚拟机上，我们打开时间统计，来执行这个存储过程：
1 SET STATISTICS TIME ON 2 3 EXEC dbo.InsertTestData
执行时间差不多有42秒，这已经很慢了。我们不断翻倍桶数到1048576，你会看到随着桶数的增加，性能也得到了不断的提升。
1 DROP PROCEDURE dbo.InsertTestData 2 DROP TABLE dbo.TestTable 3 4 -- Create a simple table 5 CREATE TABLE TestTable 6 ( 7 Col1 INT NOT NULL PRIMARY KEY NONCLUSTERED HASH WITH (BUCKET_COUNT = 1048576), 8 Col2 INT NOT NULL, 9 Col3 INT NOT NULL 10 ) 11 WITH 12 ( 13 MEMORY_OPTIMIZED = ON, 14 DURABILITY = SCHEMA_ONLY 15 ) 16 GO 17 18 19 -- Create a native compiled Stored Procedure 20 CREATE PROCEDURE InsertTestData 21 WITH 22 NATIVE_COMPILATION, 23 SCHEMABINDING, 24 EXECUTE AS OWNER 25 AS 26 BEGIN 27 ATOMIC WITH 28 ( 29 TRANSACTION 30 ISOLATION LEVEL = SNAPSHOT, 31 LANGUAGE = N'us_english' 32 ) 33 34 DECLARE @i INT = 0 35 36 WHILE @i < 1000000 37 BEGIN 38 INSERT INTO dbo.TestTable (Col1, Col2, Col3) VALUES (@i,@i, @i) 39 40 SET @i += 1 41 END 42 END 43 GO
我们继续执行这个存储过程：
1 SET STATISTICS TIME ON 2 3 EXEC dbo.InsertTestData
执行同个存储过程只需要780毫秒，与第一次用1024个桶数的测试运行，这已经是天大的区别。你也可以用DMV sys.dm_db_xtp_hash_index_stats来看下在你的哈希索引里有几桶被使用：
1 SELECT * FROM sys.dm_db_xtp_hash_index_stats
这个测试告诉我们什么呢？要为Hekaton的哈希索引的存储桶数，要做出正确的选择，因为它们会大大影响SQL Server的性能！最佳桶数应该是在哈希索引里不同值的个数——另外要保留一些可用空间（在不同值个数上稍加），安全起见。你也不能把选择太高的存储桶数，因为相反你就在浪费内存。在SQL Server里的几乎每个设置——都是基于你的工作量的而定，数据库收缩除外哦！
感谢关注！
参考文章：
https://www.sqlpassion.at/archive/2013/11/23/choose-your-hash-bucket-count-very-wisely-in-hekaton/