GaussDB(DWS)之数据库对象设计

GaussDB(DWS)之数据库对象设计

1、根据应用逻辑设计数据库

根据业务逻辑，抽象出表定义，表其实就是描述了实体的各个属性；根据业务逻辑，判断表在数据库中的存储方式；优化表定义和查询语句；

2、行存储和列存储的特点

能够根据数据特征自适应的选择压缩算法，平均压缩比7:1；根据预置的时间策略对数据自动压缩；

压缩数据可通过数据库接口继续访问，压缩过程对应用透明；压缩数据可直接访问，对业务透明，无需导入导出，极大缩短历史数据访问的准备时间；

- 优点：数据库性能瓶颈经常集中在磁盘I/O，数据压缩后，读取数据时，相对于压缩解压，减少I/O能够更好地提高性能；

3、选择行存还是列存

- 列存适合的场景：统计分析类查询（group,join多的场景）；即兴查询（查询条件列不确定，行存无法确定索引）；

- 行存适合的场景：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；

4、数据分布方式

复制Replication方式；散列Hash方式

- 复制（Replication）方式 - 将表中的所有数据复制到集群中每一个DN实例上，主要适用于记录集较小的表（10W行记录以下）；

- 散列（Hash）方式 - 将表中指定字段进行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，适用于数据量较大的表；

5、数据分布策略

分布存储和并发查询是MPP架构数据库的主要优势所在，将一个大数据量表中的数据，按合适分布策略分散存储在多个DN实例内，可极大提升数据库性能；

6、分布列的选择

- 尽量选择distinct值比较多的列，保证数据均匀分布，分布均匀是为了避免木桶效应，让各个主机对等执行；

- 尽量选择Join列或group 列做分布列，尽量选择Join列或group列是为了避免DN之间数据流动, 提高性能；

- 尽量不要选择filter列作为分布列；

- 不同DataNode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；

7、分布表和复制表的关联查询

T1为hash表，T2为复制表：T1表的每一部分在各DN上分别与T2表进行连接 -> 各DN上的连接结果集在Coordinator上进行汇聚，产生最终输出的结果集;

8、分布表与分布表关联查询

T1表和T3表都为分布表：在DN1实例上，T1表的part1部分与T3表的T1部分进行关联 -> T3表的part2、part3、part4复制到DN1上，与T1的part1部分进行关联 -> DN2、DN3、DN4实例操作与DN1类似 -> Coordinator节点对各DN生成的结果集进行汇聚，生成最终数据结果集;

9、分区剪枝

分区表是将大表的数据分成称为分区的许多小的子集；

- 好处：基于时间的查询分区枝剪可以大大提高查询性能；数据容易管理；

- 建议：业务表一般按照时间或地区做Range分区

10、索引介绍

索引是对数据库表中一列或多列的值进行排序的一种结构；使用索引可快速访问数据库表中的特定信息；

分类：行存表索引/列存表索引

- 行存表索引 - B-Tree索引：适合数据重复度低的数据字段， 例如 身份证号码 等字段；

*B-Tree索引 - 优点：有B-tree索引，就像翻书目录一样，可以通过索引直接定位到要查询的数据（减少了I/O操作）；另外查询性能与表中数据量无关；

*注意：不适合键值重复率较高的字段上创建B-Tree索引；

- 列存表索引 - PCK索引（Partial Cluster Key 局部聚集）：一种针对列存的约束条件；一般在建表时创建，在数据导入时，根据约束，在列存存储单元（CU）内对数据做聚集；

*Psort索引：一种列存局部索引，对列存存储单元（CU）内的数据，创建局部索引(MIN/MAX index稀疏索引)，提高查询效率；

*PCK索引 - 注意：先创建后使用，之前入库的数据不会自动根据索引聚集；

11、如何选择索引

行存选择索引注意事项：

- 查询条件列上创建B-tree index, 也可以创建组合索引, distinct值比较少的列不适合建立index；

- 行存不适合建立太多B-tree index, 然后做数据导入，这样的导入性能非常差； 一般这种情况需要禁用该表的索引，待数据导入后重建index；

列存选择索引注意事项

- 查询条件出现最多的列，例如filter条件或者join列上建立partial cluster key（约束）；

- 条件列上可以建立psort index, 也可以创建组合索引；

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