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openGauss学习笔记-241 openGauss性能调优-SQL调优-审视和修改表定义

241.1 审视和修改表定义概述

好的表定义至少需要达到以下几个目标：

1. 减少扫描数据数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。
2. 尽量减少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。

表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。

241.2 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）。

241.3 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：

1. 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。
2. 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。
3. 尽量把选择度比较低的约束col放在Partial Cluster Key中的前面。
4. 尽量把枚举类型的列放在Partial Cluster Key中的前面。

241.4 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：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

   openGauss数据库支持的分区表为一级分区表和二级分区表，其中一级分区表包括范围分区表、间隔分区表、列表分区表、哈希分区表四种，二级分区表包括范围分区、列表分区、哈希分区两两组合的九种。

   • 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。这种分区方式是最为常用的，并且分区键经常采用日期，例如将销售数据按照月份进行分区。
   • 间隔分区表：是一种特殊的范围分区表，相比范围分区表，新增间隔值定义，当插入记录找不到匹配的分区时，可以根据间隔值自动创建分区。
   • 列表分区表：将数据中包含的键值分别存储在不同的分区中，依次将数据映射到每一个分区，分区中包含的键值由创建分区表时指定。
   • 哈希分区表：将数据根据内部哈希算法依次映射到每一个分区中，包含的分区个数由创建分区表时指定。
   • 二级分区表：由范围分区、列表分区、哈希分区任意组合得到的分区表，其一级分区和二级分区均可以使用前面三种定义方式。

241.5 选择数据类型

高效数据类型，主要包括以下三方面：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

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