GaussDB-表设计
GaussDB是分布式架构。数据分布在各个DN上。总体上讲,良好的表设计需要遵循以下原则:
- 将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布,可以防止数据在部分DN上集中分布,从而导致因存储倾斜造成集群有效容量下降。通过选择合适的分布列,可以避免数据倾斜。
- 将表的扫描压力均匀分散在各个DN上。避免扫描压力集中在部分DN上,而导致性能瓶颈。例如,在事实表上使用等值过滤条件时,将会导致扫描压力不均匀。
- 减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。
- 尽量减少随机I/O。通过聚簇可以实现热数据的连续存储,将随机I/O转换为连续I/O,从而减少扫描的I/O代价。
- 尽量避免数据shuffle。shuffle是指在物理上,数据从一个节点传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源,减小不必要的数据shuffle,可以减少网络压力,使数据的处理本地化,以提高集群的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计,能够尽可能的减少不必要的数据shuffle。
选择分布方案
表的分布方式的选择如表2 表的分布方式及使用场景所示。
典型的分布表定义如下:
--定义一个表,表中每行存在所有DN中。
CREATE TABLE warehouse_d1
(
W_WAREHOUSE_SK INTEGER NOT NULL,
W_WAREHOUSE_ID CHAR(16) NOT NULL,
W_WAREHOUSE_NAME VARCHAR(20) ,
W_WAREHOUSE_SQ_FT INTEGER ,
W_STREET_NUMBER CHAR(10) ,
W_STREET_NAME VARCHAR(60) ,
W_STREET_TYPE CHAR(15) ,
W_SUITE_NUMBER CHAR(10) ,
W_CITY VARCHAR(60) ,
W_COUNTY VARCHAR(30) ,
W_STATE CHAR(2) ,
W_ZIP CHAR(10) ,
W_COUNTRY VARCHAR(20) ,
W_GMT_OFFSET DECIMAL(5,2)
)DISTRIBUTE BY REPLICATION;
--定义一个表,使用HASH分布。
CREATE TABLE warehouse_d2
(
W_WAREHOUSE_SK INTEGER NOT NULL,
W_WAREHOUSE_ID CHAR(16) NOT NULL,
W_WAREHOUSE_NAME VARCHAR(20) ,
W_WAREHOUSE_SQ_FT INTEGER ,
W_STREET_NUMBER CHAR(10) ,
W_STREET_NAME VARCHAR(60) ,
W_STREET_TYPE CHAR(15) ,
W_SUITE_NUMBER CHAR(10) ,
W_CITY VARCHAR(60) ,
W_COUNTY VARCHAR(30) |