GaussDB表设计最佳实践-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了GaussDB表设计最佳实践。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

如何选择存储模型

如何选择数据分布方式

如何选择分布列

其他最佳设计建议

使用局部聚簇

使用分区表

选择数据类型

如何选择存储模型

进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。

表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型。

存储模型	适用场景
行存	点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。增删改比较多的场景。
列存	统计分析类查询 (group , join多的场景)。

存储模型

适用场景

行存

点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。

增删改比较多的场景。

列存

统计分析类查询 (group , join多的场景)。

如何选择数据分布方式

复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有该表的全量数据，在join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个DN都保留了表的完整数据，造成数据的冗余。一般情况下只有较小的维度表才会定义为Replication表。

哈希（Hash）表将表中某一个或几个字段进行hash运算后，生成对应的hash值，根据DN实例与哈希值的映射关系获得该元组的目标存储位置。对于Hash分布表，在读/写数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为Hash表。

范围（Range）和列表（List）分布是由用户自定义的分布策略，根据分布列的取值落入满足一定范围或者具体值的对应目标DN，这两种分布方式便于用户灵活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。

策略	描述	适用场景
Hash	表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。	数据量较大的事实表。
Replication	集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。	小表、维度表。
Range	表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。	用户需要自定义分布规则的场景。
List	表数据对指定列按照具体值进行映射，分布到对应DN。	用户需要自定义分布规则的场景。

如图1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。

图1 复制表和哈希表

GaussDB表设计最佳实践

如何选择分布列

Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则：

列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。
在满足上述条件的情况下，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。

对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性

select 
xc_node_id, count(1) 
from tablename 
group by xc_node_id 
order by xc_node_id desc;

其中xc_node_id对应DN，一般来说，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。

GaussDB支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。

Range/List分布表的分布列由用户根据实际需要进行选择。除了需选择合适的分布列，还需要注意分布规则对数据分布的影响。

其他最佳设计建议

使用局部聚簇

局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：

受基表中的简单表达式约束。这种约束一般形如col op const，其中col为列名，op为操作符 =、>、>=、<=、<，const为常量值。
尽量采用选择度比较高(过滤掉更多数据)的简单表达式中的列。
尽量把选择度比较高的约束col放在Partial Cluster Key中的前面。
尽量把枚举类型的列放在Partial Cluster Key中的前面。

使用分区表

分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点：

改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。
增强可用性：如果分区表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。
方便维护：如果分区表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即可。

GaussDB支持的分区表为范围分区表。

范围分区表：将数据基于范围映射到每一个分区。这个范围是由创建分区表时指定的分区键决定的。分区键经常采用日期，例如将销售数据按照月份进行分区。

选择数据类型

高效数据类型，主要包括以下三方面：

尽量使用执行效率比较高的数据类型
一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之后，执行时间缩短为1.8s左右。
尽量使用短字段的数据类型
长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；同时也可以减小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。
使用一致的数据类型
表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-406828.html

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