GP中的table和其它关系型数据表是一样的,除了数据被分布在不同的segment以外。
在建表的时候必须申明分布键distribution policy。

建表需定义下面几个方面:
1. 指定列和数据类型
2. 约束
3. 分布策略
4. 数据存储方式
5. 大表分区策略

------选择列的数据类型------
关于字符类型,gp中CHAR、VARCHAR、TEXT在性能上没有什么差异。但其它数据库系统中char有性能优势。在大多数情况下,可以用CHAR来替代TEXT
或 VARCHAR。
关于数字类型,最好使用最小的数据类型。 用INT or SMALLINT 代替 BIGINT。
当需要跨表做join的时候,需要保证数据类型是一致。 不然的话,gp将做数据类型转换,造成性能消耗。
GP中还包含一些集合数据类型。

------约束------
兼容postgresql,包含:check、not null、unique、primary key
4.1暂不支持Foreign Key

------选择分布策略------
2种方式:
DISTRIBUTED BY (哈希分布)
DISTRIBUTED RANDOMLY(随机分布 Round-Robin)

考虑条件(重要性依次排序)
1. Even Data Distribution
为了得到最好的性能,所有segment的数据量应该是相等的。
如果出现不平衡的话,在查询的时候,数据量多的segment的负载就会很大。
2.Local and Distributed Operations
要做join、sort或aggregation的操作的话,segment-level(segment内部)比system-level(segment之间)要快。

3. Even Query Processing
每个Segment都获得相等的查询请求负载

------表存储方式------
1. Heap 或
Append-Only存储
  
GP默认使用堆表。堆表最好用在小表,如:维表(初始化后经常更新)
  
Append-Only表不能update和delete。一般用来做批量数据导入。 不建议单行插入。
   如:
   
=> CREATE TABLE bar (a int, b text)
      
WITH (appendonly=true)
      
DISTRIBUTED BY (a);
2. Row 或 Column-Oriented
存储
   GP提供存储模式:
行存储、列存储、混合存储
   使用情景说明:
   a.数据需要更新
    
行存储 => 表数据被导入后,如果需要更新的话
   
 列存储 => 只适合append-only表。
   b.经常插入数据
    
行存储 => 如果频繁插入数据
   
 列存储 => 对于写操作没有做优化
(同一行的列值必须写到磁盘的不同位置)
   c.多列查询请求
    
行存储 => 在select或where子句中,查询所有列或大部分列
    
列存储 => 在where或having子句中,查询单列的值汇总或单行过滤
             
如: SELECT AVG(salary)... WHERE salary > 10000
                
 SELECT salary, dept ... WHERE state='CA'
   d.表中许多列
    
行存储 => 同一次请求很多列 或 行数据大小相对较小
   
 列存储 => 使用宽表,查询时候仅仅查少数列
   e.压缩
    
行存储 => 不可用
    
列存储 =>  可用
    
如:(注: 使用列存储必须是append-only表)
    
=> CREATE TABLE bar (a int, b text)
       
WITH (appendonly=true, orientation=column)
      
 DISTRIBUTED BY (a);
3. 使用压缩 (Append-Only表才适用)
   可以数据库内置的压缩(zlib 或
QuickLZ)。如果使用了已压缩的文件系统,建append-only表将不能使用压缩功能。
  
在选择append-only表的压缩类型和级别的时候需考虑一下因素:
   @ CPU的使用率
   @ 压缩率/磁盘大小
   @ 压缩速率
   @ 解压速率/扫描速率
  
  
尽管我们为了减少数据容量大小而使用压缩功能,但是我们必须考虑到数据在压缩与解压的过程中的时间和cpu的消耗。
   压缩的性能取决于硬件、查询调优设置、其它因素。
   QuickLZ -
低压缩率、低cpu消耗、压缩数据块
   zlib - 高压缩率、低速
  
   示例:=> CREATE
TABLE foo (a int, b text)
           
WITH (appendonly=true, compresstype=zlib,
           
compresslevel=5);
    (注:
QuickLZ的压缩级别只有level1,zlib能够设置从1-9)
  

(压缩相关函数)

------修改表结构------
   Alter
Table修改内容:列定义、分布原则、存储模式、分区结构...等等
   具体可以参考官方文档
  
------删除表------
   DROP TABLE mytable;
  
同时删除相关index、rule、trigger和contraints。
   如果要删除相关的view的话,需要加 CASCADE

------清空表------
   DELETE FROM
mytable; 
   TRUNCATE mytable;

引用:http://blog.sina.com.cn/s/blog_90474a9201013gyz.html

最新文章

  1. 实践 HTML5 的 CSS3 Media Queries
  2. Linux如何查看JDK的安装路径
  3. nodejs cookie管理
  4. Kanzi Q&A
  5. JS操作页面
  6. 第四周 更新Scrum站立会议
  7. power desinger 学习笔记<一>
  8. [POJ 2184]--Cow Exhibition(0-1背包变形)
  9. c语言复杂声明解析
  10. nl2br()与nl2p()函数,php在字符串中的新行(\n)之前插入换行符
  11. apache的配置参数
  12. 学习MVC之租房网站(五)-权限、角色、用户管理
  13. viewpager 设置预加载项
  14. android 开发案列汇总
  15. linux的tar命令
  16. Java-Servlet -Helloworld
  17. mysql 开发进阶篇系列 25 数据库RPM安装目录介绍
  18. #ifndef详解
  19. hbase(三)coprocessor
  20. redis局域网内开启访问

热门文章

  1. 搭建自己的 Docker 私有仓库服务
  2. 在 Docker 中部署 ASP.NET CORE 应用
  3. django drf unique_together和UniqueTogetherValidator
  4. Webpack vs Rollup
  5. pageadmin CMS网站建设教程:站点添加自定义字段
  6. Android / iOS 招聘
  7. 多实例mysql的安装和管理【验证通过】
  8. java—数据存储过程 (54)
  9. KVM到KVM之v2v迁移
  10. “全栈2019”Java异常第十四章:将异常输出到文本文件中