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弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
企业路由器 ER
企业交换机 ESW
全球加速 GA
企业连接 EC
云原生应用网络 ANC
安全与合规
安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
管理与监管
统一身份认证服务 IAM
消息通知服务 SMN
云监控服务 CES
应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
云日志服务 LTS
云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
组织 Organizations
资源编排服务 RFS
优化顾问 OA
IAM 身份中心
云运维中心 COC
资源治理中心 RGC
解决方案
高性能计算 HPC
SAP
混合云灾备
开天工业工作台 MIW
Haydn解决方案工厂
数字化诊断治理专家服务
云生态
云商店
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华为云开发者学堂
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开发与运维
软件开发生产线 CodeArts
需求管理 CodeArts Req
流水线 CodeArts Pipeline
代码检查 CodeArts Check
编译构建 CodeArts Build
部署 CodeArts Deploy
测试计划 CodeArts TestPlan
制品仓库 CodeArts Artifact
移动应用测试 MobileAPPTest
CodeArts IDE Online
开源镜像站 Mirrors
性能测试 CodeArts PerfTest
应用管理与运维平台 ServiceStage
云应用引擎 CAE
开源治理服务 CodeArts Governance
华为云Astro轻应用
CodeArts IDE
Astro工作流 AstroFlow
代码托管 CodeArts Repo
漏洞管理服务 CodeArts Inspector
联接 CodeArtsLink
软件建模 CodeArts Modeling
Astro企业应用 AstroPro
CodeArts 盘古助手
华为云Astro大屏应用
计算
弹性云服务器 ECS
Flexus云服务
裸金属服务器 BMS
云手机服务器 CPH
专属主机 DeH
弹性伸缩 AS
镜像服务 IMS
函数工作流 FunctionGraph
云耀云服务器(旧版)
VR云渲游平台 CVR
Huawei Cloud EulerOS
网络
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弹性公网IP EIP
弹性负载均衡 ELB
NAT网关 NAT
云专线 DC
虚拟专用网络 VPN
云连接 CC
VPC终端节点 VPCEP
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全球加速 GA
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智能边缘云 IEC
智能边缘平台 IEF
CloudPond云服务
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安全技术与应用
Web应用防火墙 WAF
企业主机安全 HSS
云防火墙 CFW
安全云脑 SecMaster
DDoS防护 AAD
数据加密服务 DEW
数据库安全服务 DBSS
云堡垒机 CBH
数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
态势感知 SA
认证测试中心 CTC
边缘安全 EdgeSec
大数据
MapReduce服务 MRS
数据湖探索 DLI
表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
应用中间件
微服务引擎 CSE
分布式消息服务Kafka版
分布式消息服务RabbitMQ版
分布式消息服务RocketMQ版
API网关 APIG
分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
事件网格 EG
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应用平台 AppStage
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开天集成工作台 MSSI
API中心 API Hub
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云地图服务 KooMap
云手机服务 KooPhone
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消息通知服务 SMN
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应用性能管理 APM
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云审计服务 CTS
标签管理服务 TMS
配置审计 Config
应用身份管理服务 OneAccess
资源访问管理 RAM
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优化顾问 OA
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步骤2:测试初始表结构下的系统性能并建立基线

更新时间:2024-09-24 GMT+08:00
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在优化表结构前后,请测试和记录以下详细信息以对比系统性能差异:

  • 数据加载时间。
  • 表占用的存储空间大小。
  • 查询性能。

本次实践中的示例基于使用8节点的dws.d2.xlarge集群。因为系统性能受到许多因素的影响,即使您使用相同的集群配置,结果也会有所不同。

表1 集群规格

机器型号

dws.d2.xlarge VM

CPU

4*CPU E5-2680 v2 @ 2.80GHZ

内存

32GB

网络

1GB

磁盘

1.63TB

节点数目

8

请使用下面的基准表来记录结果。

表2 记录结果

基准

优化前

优化后

加载时间(11张表)

341584 ms

-

占用存储

Store_Sales

-

-

Date_Dim

-

-

Store

-

-

Item

-

-

Time_Dim

-

-

Promotion

-

-

Customer_Demographics

-

-

Customer_Address

-

-

Household_Demographics

-

-

Customer

-

-

Income_Band

-

-

总存储空间

-

-

查询执行时间

查询1

-

-

查询2

-

-

查询3

-

-

总执行时间

-

-

执行以下步骤测试优化前的系统性能,以建立基准。

  1. 将上一节记下的所有11张表的累计加载时间填入基准表的“优化前”一列。
  2. 记录各表的存储使用情况。

    使用pg_size_pretty函数查询每张表使用的磁盘空间,并将结果记录到基准表中。

    1
    SELECT T_NAME, PG_SIZE_PRETTY(PG_RELATION_SIZE(t_name)) FROM (VALUES('store_sales'),('date_dim'),('store'),('item'),('time_dim'),('promotion'),('customer_demographics'),('customer_address'),('household_demographics'),('customer'),('income_band')) AS names1(t_name);
    

    显示结果如下:

     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
             t_name         | pg_size_pretty
    ------------------------+----------------
     store_sales            | 42 GB
     date_dim               | 11 MB
     store                  | 232 kB
     item                   | 110 MB
     time_dim               | 11 MB
     promotion              | 256 kB
     customer_demographics  | 171 MB
     customer_address       | 170 MB
     household_demographics | 504 kB
     customer               | 441 MB
     income_band            | 88 kB
    (11 rows)
    

  3. 测试查询性能。

    运行如下三个查询,并记录每个查询的耗费时间。考虑到操作系统缓存的影响,同一查询在每次执行时耗时会有不同属正常现象,建议多测试几次,取一组平均值。

     1
     2
     3
     4
     5
     6
     7
     8
     9
    10
    11
    12
    13
    14
    15
    16
    17
    18
    19
    20
    21
    22
    23
    24
    25
    26
    27
    28
    29
    30
    31
    32
    33
    34
    35
    36
    37
    38
    39
    40
    41
    42
    43
    44
    45
    46
    47
    48
    49
    50
    51
    52
    53
    54
    \timing on
    SELECT * FROM (SELECT  COUNT(*)  
    FROM store_sales 
        ,household_demographics  
        ,time_dim, store 
    WHERE ss_sold_time_sk = time_dim.t_time_sk    
        AND ss_hdemo_sk = household_demographics.hd_demo_sk  
        AND ss_store_sk = s_store_sk 
        AND time_dim.t_hour = 8 
        AND time_dim.t_minute >= 30 
        AND household_demographics.hd_dep_count = 5 
        AND store.s_store_name = 'ese' 
    ORDER BY COUNT(*) 
     ) LIMIT 100;
    
    SELECT * FROM (SELECT  i_brand_id brand_id, i_brand brand, i_manufact_id, i_manufact,
    SUM(ss_ext_sales_price) ext_price
     FROM date_dim, store_sales, item,customer,customer_address,store
     WHERE d_date_sk = ss_sold_date_sk
       AND ss_item_sk = i_item_sk
       AND i_manager_id=8
       AND d_moy=11
       AND d_year=1999
       AND ss_customer_sk = c_customer_sk 
       AND c_current_addr_sk = ca_address_sk
       AND substr(ca_zip,1,5) <> substr(s_zip,1,5) 
       AND ss_store_sk = s_store_sk 
     GROUP BY i_brand
          ,i_brand_id
          ,i_manufact_id
          ,i_manufact
     ORDER BY ext_price desc
             ,i_brand
             ,i_brand_id
             ,i_manufact_id
             ,i_manufact
     ) LIMIT 100;
    
    SELECT * FROM (SELECT  s_store_name, s_store_id,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Sunday') THEN ss_sales_price ELSE null END) sun_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Monday') THEN ss_sales_price ELSE null END) mon_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Tuesday') THEN ss_sales_price ELSE  null END) tue_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Wednesday') THEN ss_sales_price ELSE null END) wed_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Thursday') THEN ss_sales_price ELSE null END) thu_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Friday') THEN ss_sales_price ELSE null END) fri_sales,
            SUM(CASE WHEN (d_day_name='Saturday') THEN ss_sales_price ELSE null END) sat_sales
     FROM date_dim, store_sales, store
     WHERE d_date_sk = ss_sold_date_sk AND
           s_store_sk = ss_store_sk AND
           s_gmt_offset = -5 AND
           d_year = 2000 
     GROUP BY s_store_name, s_store_id
     ORDER BY s_store_name, s_store_id,sun_sales,mon_sales,tue_sales,wed_sales,thu_sales,fri_sales,sat_sales
      ) LIMIT 100;
    

经过上面的统计后,记录的基准表信息如下:

基准

优化前

优化后

加载时间(11张表)

341584ms

-

占用存储

Store_Sales

42GB

-

Date_Dim

11MB

-

Store

232kB

-

Item

110MB

-

Time_Dim

11MB

-

Promotion

256kB

-

Customer_Demographics

171MB

-

Customer_Address

170MB

-

Household_Demographics

504kB

-

Customer

441MB

-

Income_Band

88kB

-

总存储空间

42GB

-

查询执行时间

查询1

14552.05ms

-

查询2

27952.36ms

-

查询3

17721.15ms

-

总执行时间

60225.56ms

-

提示

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