可以对分区表创建列存储索引，对于每一个分区，都有一个或多个行组，可以认为对每个分区单独创建列存储索引。由于列存储索引对数据量有一个显式的要求，100万行，如果每个分区没有一百万行，那么大多数数据行可能会转到增量存储，而在增量存储中它们将无法获得列存储压缩的性能优势。除非你有足够大的数据量，否则，为列存储索引使用更少的分区。
举个例子：
将100万行加载到一个分区或未分区的表中，您将获得一个包含100万行的压缩行组，这对于高数据压缩和快速查询性能非常有用。
将100万行平均加载到10个分区中，每个分区获得10万行，这比列存储压缩的最低阈值还小，这导致列存储索引可能有10个增量行组，每个组有10万行。
虽然有一些方法可以把增量行组强制进入列存储，但是，如果这些是columnstore索引中仅有的行，则压缩的行组将太小而无法获得最佳的压缩和查询性能。
五，选择合适的数据压缩算法列存储索引为提供了两种数据压缩的算法：列存储压缩（columnstore compression）和存档压缩（archive compression）。 用户可以在创建索引时选择压缩选项，稍后使用ALTER INDEX ... REBUILD对其进行更改。
1，使用列存储压缩以获得最佳查询性能
与行存储索引相比，列存储压缩通常可实现10倍更好的压缩率。 它是列存储索引的标准压缩方法，可实现快速查询性能。
2，使用存档压缩以获得最佳数据压缩
当查询性能不太重要时，归档压缩旨在最大程度地压缩数据，与列存储压缩相比，它实现了更高的数据压缩率，但代价不菲。 压缩和解压缩数据需要更长的时间，因此不适合快速查询性能。
参考文档：
Columnstore indexes - Design guidance