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Central de ajuda/ GaussDB(DWS)/ Melhores práticas/ Práticas da otimização de tabela/ Etapa 4: criar outra tabela e carregar dados

Etapa 4: criar outra tabela e carregar dados

Atualizado em 2024-05-09 GMT+08:00

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Depois de selecionar um modo de armazenamento, nível de compactação, modo de distribuição e chave de distribuição para cada tabela, use esses atributos para criar tabelas e recarregar dados. Compare o desempenho do sistema antes e depois da recriação da mesa.

Exclua as tabelas criadas anteriormente.

     
      
        
        DROP TABLE store_sales;
DROP TABLE date_dim;
DROP TABLE store;
DROP TABLE item;
DROP TABLE time_dim;
DROP TABLE promotion;
DROP TABLE customer_demographics;
DROP TABLE customer_address;
DROP TABLE household_demographics;
DROP TABLE customer;
DROP TABLE income_band;

DROP FOREIGN TABLE obs_from_store_sales_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_date_dim_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_store_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_item_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_time_dim_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_promotion_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_customer_demographics_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_customer_address_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_household_demographics_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_customer_001;
DROP FOREIGN TABLE obs_from_income_band_001;

       

     
    

Crie tabelas e especifique modos de armazenamento e distribuição para elas.

Somente a sintaxe para recriar a tabela store_sales é fornecida para simplificar. Para recriar todas as outras tabelas, copie a sintaxe em Criação de uma outra tabela após a otimização do design.

     
      
        
        CREATE TABLE store_sales
(
    ss_sold_date_sk           integer                       ,
    ss_sold_time_sk           integer                       ,
    ss_item_sk                integer               not null,
    ss_customer_sk            integer                       ,
    ss_cdemo_sk               integer                       ,
    ss_hdemo_sk               integer                       ,
    ss_addr_sk                integer                       ,
    ss_store_sk               integer                       ,
    ss_promo_sk               integer                       ,
    ss_ticket_number          bigint               not null,
    ss_quantity               integer                       ,
    ss_wholesale_cost         decimal(7,2)                  ,
    ss_list_price             decimal(7,2)                  ,
    ss_sales_price            decimal(7,2)                  ,
    ss_ext_discount_amt       decimal(7,2)                  ,
    ss_ext_sales_price        decimal(7,2)                  ,
    ss_ext_wholesale_cost     decimal(7,2)                  ,
    ss_ext_list_price         decimal(7,2)                  ,
    ss_ext_tax                decimal(7,2)                  ,
    ss_coupon_amt             decimal(7,2)                  ,
    ss_net_paid               decimal(7,2)                  ,
    ss_net_paid_inc_tax       decimal(7,2)                  ,
    ss_net_profit             decimal(7,2)                  
) 
WITH (ORIENTATION = column,COMPRESSION=middle)
DISTRIBUTE BY hash (ss_item_sk);

       

     
    

Carregue dados de exemplo nessas tabelas.

Registre o tempo de carregamento nas tabelas de referência.

Referência	Antes de	Depois
Tempo de carregamento (11 tabelas)	341584 ms	257241 ms
Espaço de armazenamento ocupado
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	-
Espaço total de armazenamento	42 GB	-
Tempo de execução da consulta
Consulta 1	14552,05 ms	-
Consulta 2	27952,36 ms	-
Consulta 3	17721,15 ms	-
Tempo total de execução	60225,56 ms	-

Execute o comando ANALYZE para atualizar as estatísticas.
1

ANALYZE;
Se ANALYZE for retornado, a execução é bem-sucedida.
1

ANALYZE

Verifique se há distorção de dados.

Para uma tabela hash, uma chave de distribuição imprópria pode causar distorção de dados ou desempenho ruim de I/O em determinados DNs. Portanto, você precisa verificar a tabela para garantir que os dados sejam distribuídos uniformemente em cada DN. Você pode executar as seguintes instruções SQL para verificar a distorção de dados:

     
        SELECT a.count,b.node_name FROM (SELECT count(*) AS count,xc_node_id FROM table_name GROUP BY xc_node_id) a, pgxc_node b WHERE a.xc_node_id=b.node_id ORDER BY a.count desc;

xc_node_id corresponde a um DN. Geralmente, mais de 5% de diferença entre a quantidade de dados em diferentes DNs é considerada como distorção de dados. Se a diferença for superior a 10%, escolha outra chave de distribuição. No GaussDB(DWS), você pode selecionar várias chaves de distribuição para distribuir os dados uniformemente.

Tópico principal: Práticas da otimização de tabela

Tópico anterior: Etapa 3: otimizar uma tabela

Próximo tópico: Passo 5: testar o desempenho do sistema na nova tabela

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