Leistungseinbruch beim Schreiben in Columnstore Index – Ursachen und Tipps

Vor ein paar Tagen bin ich über eine spannende Diskussion auf Reddit gestolpert: Warum kann das Schreiben von Datensätzen mit vielen NULL-Werten zu einem massiven Leistungseinbruch in einem Columnstore Index führen? (Link zur Diskussion)

Ich fand das Thema so interessant, weil ich genau dieses Verhalten auch schon in Kundenumgebungen beobachtet habe – insbesondere bei großen ETL-Prozessen mit staging tables oder bei automatisierten Datenimporten.

Was ist das Problem?

Columnstore-Indizes sind dafür bekannt, besonders gute Komprimierung und Performance bei analytischen Abfragen zu liefern. Aber sie haben ihre Eigenheiten – und eine davon ist der Umgang mit NULL-Werten.

Wenn beim Einfügen oder Laden von Daten überdurchschnittlich viele Spalten NULL enthalten, kann es zu einem merklichen Leistungseinbruch im Columnstore Index kommen. Das liegt unter anderem daran, dass:

• NULL-Werte intern speziell behandelt und ggf. nicht optimal komprimiert werden können
• Die Segment-Erstellung ineffizient wird, wenn wenig Varianz vorhanden ist
• Dictionary-Komprimierung ins Leere läuft, wenn 95 % der Werte einfach NULL sind

Das betrifft besonders häufig Tabellen mit vielen optionalen Attributen oder flexibel aufgebauten Schemas. Ein typisches Beispiel sind dynamisch strukturierte Importtabellen aus JSON- oder XML-Quellen, bei denen nicht alle Felder für jeden Datensatz gefüllt sind. Auch bei Data-Warehouse-Szenarien, in denen Dimensionstabellen viele optionale Beschreibungsfelder enthalten, entstehen schnell Spalten mit überwiegend NULL-Werten. Diese Spalten bieten dem Columnstore-Mechanismus kaum verwertbare Informationen für Komprimierung oder Segmentierung – was letztlich die Einfüge-Performance massiv beeinträchtigen kann.

Wie zeigt sich das in der Praxis?

Ich hatte vor einiger Zeit einen Fall, bei dem ein einfacher INSERT INTO ... SELECT auf eine Tabelle mit einem Clustered Columnstore Index plötzlich 10x länger dauerte als sonst. Die Quelle war ein Daily Import mit JSON-Daten, bei dem etwa 80 % der Spalten auf NULL gesetzt waren.

Die Symptome waren:

• Lange Laufzeiten bei INSERT- oder MERGE-Operationen
• Deutlich erhöhter CPU-Verbrauch
• TempDB-Auslastung durch Batch-Load-Verarbeitung
• Unerwartete Abbrüche oder Timeouts bei größeren Datenmengen

Troubleshooting – wie kann ich das analysieren?

Wenn du den Verdacht hast, dass ein Leistungseinbruch im Columnstore Index mit übermäßig vielen NULL-Werten zusammenhängt, kannst du systematisch vorgehen. Ich empfehle dabei die Kombination aus Datenanalyse, Monitoring und dynamischen Verwaltungs-Views:

1. Verteilung der NULL-Werte analysieren: Prüfe gezielt, wie viele deiner Spalten tatsächlich überwiegend NULL enthalten. Das geht sowohl spaltenweise als auch tabellenweit. Beispiel:

SELECT
    COLUMN_NAME,
    SUM(CASE WHEN COLUMN_VALUE IS NULL THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0 / COUNT(*) AS NullQuote
FROM deine_flattened_view
GROUP BY COLUMN_NAME;

Natürlich kannst du auch gezielt einzelne Spalten prüfen – vor allem bei breiten Tabellen mit vielen optionalen Feldern.

2. Insert-Zeit und Ressourcenverbrauch messen: Aktiviere SET STATISTICS IO und SET STATISTICS TIME, um genaue I/O- und CPU-Daten während eines INSERT oder BULK LOAD zu erfassen. Auch Extended Events wie bulk_insert_end oder rowgroup_compression können nützlich sein.
3. sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats auswerten: Diese DMV gibt dir tiefe Einblicke in den Zustand der einzelnen Rowgroups – z. B. ob sie sich im Zustand COMPRESSED, CLOSED oder OPEN befinden. Wenn viele Rowgroups im Zustand CLOSED mit sehr wenigen Zeilen bleiben, ist das ein klarer Hinweis auf ineffiziente Komprimierung.

SELECT TOP 10 * 
FROM sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats
WHERE object_id = OBJECT_ID('dbo.DeineTabelle')
ORDER BY total_rows DESC;

Du solltest hier insbesondere auf die Spalten total_rows, state_description und deleted_rows achten.

Wie kann man das optimieren oder vermeiden?

In der Diskussion auf Reddit und auch in meinen eigenen Analysen zeigt sich, dass es durchaus etablierte Ansätze gibt, um das Problem in den Griff zu bekommen. Viele Empfehlungen aus der Community, kombiniert mit eigenen Erfahrungen aus produktiven SQL Server-Umgebungen, lassen sich gut zusammenfassen – und liefern konkrete Ansatzpunkte.

Wenn du feststellst, dass viele Spalten deiner Tabelle überwiegend NULL-Werte enthalten und die Insert-Performance leidet, lohnt sich ein genauer Blick auf das Datenmodell und den Ladeprozess. Hier ein paar erprobte Strategien aus meinem Alltag:

1. Unnötige NULL-Spalten vermeiden: Tabellen mit sehr vielen optionalen Spalten sind oft historisch gewachsen oder dienen als flexible Staging-Objekte. Doch genau hier entsteht das Problem: Spalten, die für 95 % der Datensätze keine Bedeutung haben, blähen die Rowgroups auf und verhindern eine effiziente Komprimierung. Mein Tipp: Diese Spalten auslagern – etwa in eine zusätzliche Tabelle mit 1:1-Beziehung oder mit sparsamer Speicherung (z. B. Sparse Columns oder EAV-Modell, falls vertretbar).

2. Vertikale Partitionierung nutzen: Wenn du nicht auf die NULL-Spalten verzichten kannst, dann hilft es oft, sie in eine eigene physische Tabelle auszulagern. Gerade in DWH-Strukturen ist es völlig legitim, Haupt- und Nebendaten voneinander zu trennen. Damit bleibt der Columnstore-Index auf dem Kern der oft abgefragten Daten effizient und performant.

3. Batch-Größen bewusst wählen: Ein häufiger Fehler: riesige Bulk-Loads ohne Tuning. Dabei kann es helfen, Inserts in kontrollierten Mengen (z. B. 100.000er-Batches) zu verarbeiten. So lassen sich Rowgroups gezielter steuern. Auch der Einsatz von TABLOCK will gut überlegt sein – das kann zwar die Performance steigern, aber auch das Rowgroup-Verhalten negativ beeinflussen.

4. Rowgroup-Qualität regelmäßig prüfen: Ein Blick in sys.dm_db_column_store_row_group_physical_stats zeigt schnell, ob deine Inserts Rowgroups mit brauchbarer Größe und Komprimierung erzeugen. Ideal sind Rowgroups mit vielen Tausend Zeilen im Zustand COMPRESSED. Wenn du hingegen viele CLOSED-Gruppen mit wenigen Zeilen hast, solltest du Ladeprozess und Datenstruktur hinterfragen.

5. Vorab-Daten prüfen und bereinigen: Gerade bei automatisierten Importen lohnt sich ein Vorschritt: Prüfe, ob wirklich alle NULL-Werte nötig sind – oder ob es fachlich vertretbare Defaults gibt (z. B. 0, N/A, leerer String). Auch hier gilt: Mehr Datenvarianz kann dem Columnstore helfen, besser zu komprimieren und effizienter zu schreiben.: Gerade bei breiten Tabellen lohnt es sich, NULL-lastige Spalten in eine separate Tabelle auszulagern

• Vertikale Partitionierung: Trenne selten genutzte oder stark NULL-basierte Spalten in eine Nebenstruktur
• Batchgröße optimieren: Große BULK LOADs in kleinere Mengen aufteilen, z. B. TABLOCK nur gezielt verwenden
• Rowgroup-Qualität im Blick behalten: Ziel ist es, konsistente und möglichst vollständige Rowgroups zu erzeugen
• Vorab-Daten bereinigen: NULL durch sinnvolle Defaults ersetzen – sofern fachlich zulässig

Fazit

Ein Leistungseinbruch beim Schreiben in einen Columnstore Index ist kein seltenes Phänomen – vor allem nicht, wenn deine Datenstruktur überwiegend aus NULL-Werten besteht. Die Stärke der Columnstore-Indizes liegt in der Komprimierung – aber diese greift nur dann optimal, wenn eine gewisse Datenvielfalt vorhanden ist.

Mein Rat: Wenn du regelmäßig große Datenmengen in Columnstore-Indizes schreibst, dann analysiere die Struktur deiner Quelldaten genau. Schon kleine Anpassungen in der Datenmodellierung oder beim Ladeprozess können enorme Performancegewinne bringen.

Wie immer gilt: Wenn du ein ähnliches Problem hast oder tiefer analysieren willst – melde dich gern!

Björn Peters

Björn arbeitet auch weiterhin aus Griechenland als Senior Consultant – Microsoft Data Platform und Cloud für die Kramer&Crew in Köln. Auch der Community bleibt er aus der neuen Heimat treu, er engagiert sich auf Data Saturdays oder in unterschiedlichen Foren. Er interessiert sich neben den Themen rund um den SQL Server, Powershell und Azure SQL für Science-Fiction, Backen 😉 und Radfahren.