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Avaliar a tabela após a otimização
Excluir recursos

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Central de ajuda/ GaussDB(DWS)/ Melhores práticas/ Práticas da otimização de tabela/ Passo 6: avaliar o desempenho da tabela otimizada

Passo 6: avaliar o desempenho da tabela otimizada

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

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Compare o tempo de carregamento, o uso do espaço de armazenamento e o tempo de execução da consulta antes e depois do ajuste da tabela.

A tabela a seguir mostra os resultados de exemplo do cluster usado neste tutorial. Seus resultados serão diferentes, mas devem mostrar melhorias semelhantes.

Referência	Antes de	Depois	Alteração	Porcentagem (%)
Tempo de carregamento (11 mesas)	341584 ms	257241 ms	-84343 ms	-24,7%
Espaço de armazenamento ocupado			-	-
Store_Sales	42 GB	14 GB	-28 GB	-66,7%
Date_Dim	11 MB	27 MB	16 MB	145,5%
Store	232 KB	4352 KB	4120 KB	1775,9%
Item	110 MB	259 MB	149 MB	1354,5%
Time_Dim	11 MB	14 MB	13 MB	118,2%
Promotion	256 KB	3200 KB	2944 KB	1150%
Customer_Demographics	171 MB	11 MB	-160 MB	-93,6
Customer_Address	170 MB	27 MB	-143 MB	-84,1%
Household_Demographics	504 KB	1280 KB	704 KB	139,7%
Customer	441 MB	111 MB	-330 MB	-74,8%
Income_Band	88 KB	896 KB	808 KB	918,2%
Espaço total de armazenamento	42 GB	15 GB	-27 GB	-64,3%
Tempo de execução da consulta			-	-
Consulta 1	14552,05 ms	1783,353 ms	-12768,697 ms	-87,7%
Consulta 2	27952,36 ms	14247,803 ms	-13704,557 ms	-49,0%
Consulta 3	17721,15 ms	11441,659 ms	-6279,491 ms	-35,4%
Tempo total de execução	60225,56 ms	27472,815 ms	-32752,745 ms	-54,4%

Avaliar a tabela após a otimização

O tempo de carregamento foi reduzido em 24,7%.
O modo de distribuição tem um impacto óbvio no carregamento de dados. O modo de distribuição de hash melhora a eficiência de carregamento. O modo de distribuição de replicação reduz a eficiência de carregamento. Quando a CPU e a I/O são suficientes, o nível de compactação tem pouco impacto na eficiência de carregamento. Normalmente, a eficiência de carregar uma tabela de armazenamento de colunas é maior do que a de uma tabela de armazenamento de linhas.
O espaço de uso de armazenamento foi reduzido em 64,3%.
O nível de compressão, o armazenamento da coluna e a distribuição de hash podem economizar o espaço de armazenamento. Uma tabela de replicação aumenta o uso do armazenamento, mas reduz a sobrecarga da rede. Usar o modo de replicação para pequenas tabelas é uma maneira positiva de usar pequeno espaço para desempenho.
O desempenho da consulta (velocidade) aumentou 54,4%, indicando que o tempo de consulta diminuiu 54,4%.
O desempenho da consulta é melhorado pela otimização dos modos de armazenamento, modos de distribuição e chaves de distribuição. Em uma consulta de análise estatística em tabelas de várias colunas, o armazenamento de colunas pode melhorar o desempenho da consulta. Em uma tabela de hash, os recursos de I/O em cada nó podem ser usados durante a leitura/gravação de I/O, o que melhora a velocidade de leitura/gravação de uma tabela.

Muitas vezes, o desempenho da consulta pode ser melhorado ainda mais reescrevendo consultas e configurando o gerenciamento de carga de trabalho (WLM). Para obter mais informações, consulte Visão geral da otimização de desempenho de consulta.

Você pode adaptar as operações em Práticas da otimização de tabela para melhorar ainda mais a distribuição de tabelas e o desempenho do carregamento, armazenamento e consulta de dados.

Excluir recursos

Após concluir o exercício, exclua o cluster consultando Exclusão de um cluster.

Se você quiser manter o cluster, mas excluir o espaço de armazenamento usado pelas tabelas SS, execute os seguintes comandos:

    
       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;

Tópico principal: Práticas da otimização de tabela

Tópico anterior: Passo 5: testar o desempenho do sistema na nova tabela

Próximo tópico: Apêndice: sintaxe de criação de tabela

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