Columnstore indexes in Azure SQL were developed for processing and analyzing large amounts of data. These indexes use column-based data storage and query processing, which promises up to ten times higher query performance compared to traditional row-based storage (Row Store Index).
In the talk, we will focus on the columnstore architecture including the use of dictionaries and the Vertipaq algorithm and understand how Azure SQL can efficiently query bulk data through segment elimination and partitioning. We will also understand the lifecycle of row groups and the maintenance required to ensure that query performance scales even as data volumes grow.

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.