达梦列存储

create huge tablespace biphug path '/data/dm8/instance/DAMENG/bip01.dbf' ;
select * from SYS."V$DATAFILE"
create huge table iuap_apdoc_coredoc.productdetail_huge STORAGE(WITH DELTA) tablespace biphug as select * from iuap_apdoc_coredoc.productdetail;
drop table iuap_apdoc_coredoc.productdetail_huge;
create huge table iuap_apdoc_coredoc.productdetail_huge STORAGE(WITH DELTA) tablespace biphug COMPRESS LEVEL 1 as select * from iuap_apdoc_coredoc.productdetail;

压缩前2566M

压缩后680M

1. HUGE TABLE（巨型表）
   在达梦数据库中，HUGE TABLE 是一种特殊的表类型，专门为海量数据（通常指TB/PB级别）的存储和高效查询而设计。

设计目的：传统的数据库表（达梦中称为"事务表"）将所有数据（包括CLOB/BLOB等大对象）存储在数据页中，虽然保证了事务的ACID特性，但在处理极大量数据时，管理和性能上会遇到瓶颈。

核心特点：

列式存储：HUGE TABLE 默认采用列式存储。这意味着数据是按列而不是按行来组织和压缩的。这对于分析型查询（OLAP）非常有利，例如SELECT SUM(sales) FROM table这类只涉及少数几个列的查询，性能极高。

分区：HUGE TABLE 自动使用分区机制来管理数据，通常需要一个分区列。

外部存储：HUGE TABLE 的数据实际上是作为文件存储在操作系统上的，数据库系统主要管理其元数据。这使得它能轻松应对超大规模数据。

类比：其概念类似于其他数据库中的列式存储表，例如：

Apache HBase

Google Bigtable

SAP HANA的列存储表

AWS Redshift

简单来说，当您的表数据量极其庞大，且主要用于复杂查询和分析（OLAP），而不是频繁的增删改（OLTP）时，就应该使用 HUGE TABLE。

2. STORAGE (WITH DELTA)
   这是为 HUGE TABLE 指定的一种特定存储方式。

设计目的：列式存储虽然查询快，但写入（INSERT/UPDATE/DELETE）性能较差。因为写入一行的数据需要分散到多个不同的列存储文件中。WITH DELTA 选项就是为了优化这个问题而设计的。

工作原理（读时合并）：

主表（列式存储）：初始加载或批量插入的数据存放在高度压缩的、 immutable（不可变的）的列存储文件中。这部分数据查询效率最高。

DELTA 附加段（行式存储）：当发生单行插入、更新或删除操作时，这些新产生的、变化的数据不会被直接写回主列存储文件（那样成本太高），而是被暂时存放在一个特殊的、按行式存储的附加区域，这个区域就叫做 DELTA 表。

查询过程：当您查询一个带有 WITH DELTA 的 HUGE TABLE 时，数据库会自动从主列存储文件和行式的DELTA表中分别读取数据，然后在内存中合并，最终将完整、正确的结果返回给用户。这个过程对应用程序是透明的。

简单来说，STORAGE(WITH DELTA) 是一种“智能”的存储策略，它让HUGE表在拥有列式存储快速查询优势的同时，也获得了较好的事务处理（增删改）能力。