本文介绍在列存表中使用排序键结合粗糙集索引,如何提高查询性能。

注意 本文内容中的性能加速适用于以下实例:
  • 存储预留模式:数据库内核版本为20200826版本之后的新建实例。
  • 存储弹性模式:数据库内核版本为20200906版本之后的新建实例。

背景信息

当您创建表的时候,可以定义一个或者多个列为排序键(SORTKEY)。数据写入到表中之后,您可以对该表按照排序键进行排序重组。

表排序后可以加速范围限定查询,ADBPG会对每固定行记录每一列的min、max值。如果在查询时使用范围限定条件,ADBPG的查询引擎可以根据min、max值在对表进行扫描(SCAN)时快速跳过不满足限定条件的数据块(Block)。

例如,假设一张表存储了7年的数据,并且这张表的数据是按照时间字段排序存储的,如果我们需要查询一个月的数据,那么只需要扫描 1/(7*12) 的数据,也就是说有98.8%的数据块在扫描(SCAN)时可以被过滤掉。但是如果数据没有按照时间排序的话,可能所有的磁盘上的数据块都要被扫描到。

ADBPG支持两种排序方式:
  • 组合排序:适用于限定条件是查询的前缀子集或者完全包含排序键,更适合于查询包含首列限定条件的情况。
  • 多维排序:给每一个排序键分配相同的权重,更适合于查询条件包含任意限定条件子集的场景。
更多详情请参见组合排序和多维排序的性能对比
性能对比
本节以组合排序粗糙集索引带来的性能提升为例,展示粗糙集索引相比全表扫描的性能提升。

以TPCH Lineitem表为例,表中存储了7年的数据,我们比较数据未按照l_shipdate字段排序和用l_shipdate字段作为排序键并进行排序的限定条件查询的性能。

测试步骤
  1. 创建一个32节点的实例。
  2. 对Lineitem写入130亿行记录。
  3. 查询'1997-09-01'到'1997-09-30'的数据。
    • 数据未按照l_shipdate排序。数据未按照l_shipdate排序
    • 数据按照l_shipdate排序。按照l_shipdate排序

创建表时定义排序键

样例

create table test(date text, time text, open float, high float, low float, volume int) with(APPENDONLY=true,ORIENTATION=column) sortkey (volume);

语法

CREATE [[GLOBAL | LOCAL] {TEMPORARY | TEMP}] TABLE table_name (
[ { column_name data_type  ...} ]
)
[ DISTRIBUTED BY (column, [ ... ] ) | DISTRIBUTED RANDOMLY ]
[ SORTKEY (column, [ ... ] )]

对表进行排序

对数据进行组合排序
VACUUM SORT ONLY [tablename]
对数据进行多维排序
VACUUM REINDEX [tablename]

当您对一张表执行过VACUUM SORT ONLY或者VACUUM REINDEX之后,当前的数据会组织为按照排序键全表有序,但随着表中不断写入新数据,未排序的部分就会不断增加,这将有可能影响粗糙集过滤的性能。因此您需要周期性地执行VACUUM SORT ONLY或者VACUUM REINDEX操作来对表进行重排序,从而保证粗糙集过滤的性能。

修改排序键

您可以根据业务的变化修改已经创建的列存表的排序键,命令语法如下:

ALTER [[GLOBAL | LOCAL] {TEMPORARY | TEMP}] TABLE table_name SET SORTKEY (column, [ ... ] )
注意 这个命令只会修改catalog,不会对数据立即排序,需要重新执行VACUUM SORT ONLY命令排序。

样例

ALTER TABLE test SET SORTKEY (high,low);

如何选择排序键和排序方式

当您的查询SQL经常包含某一个列或者某几个列的等值或者范围限定条件查询时,比如时间列等,可以考虑使用这些列作为排序键,从而利用数据排序并结合粗糙索引,加速这类SQL的查询速度。

一般情况下建议使用组合排序,因为多维排序在排序过程中还需要做一些额外的数据组织工作,多维排序VACUUM REINDEX的时间会长于组合排序VACUUM SORT ONLY的时间。

如果您的查询SQL包含的限定条件经常不是总是包含某些列的,可以使用多维排序来加速查询。多维排序最多支持8列。

组合排序和多维排序的性能对比

我们会对同一张表分别做组合排序和多维排序,从而比较两种排序方式在不同的场景下,对不同查询的性能影响。

在这个场景中,我们创建一张表test,其包含4列(id, num1, num2, value)。使用(id,num1,num2)作为排序键。这张表一共包含一千万条记录。对于ADBPG来说并不算是一张特别大的表,但是其可以显示出组合排序和多维排序的性能差异,在更大的数据集中,两者的性能差异也会更明显。

测试步骤:
  1. 创建测试表并设置表的排序键。
  2. 写入测试数据。
  3. 分别对这张表做组合排序和多维排序。
  4. 对比同样的SQL场景,组合排序和多维排序的点查性能。
  5. 对比同样的SQL场景,组合排序和多维排序的范围查询性能。
创建测试表并设置表的排序键
CREATE TABLE test(id int, num1 int, num2 int, value varchar) 
with(APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=column)
DISTRIBUTED BY(id)
SORTKEY(id, num1, num2);

CREATE TABLE test_multi(id int, num1 int, num2 int, value varchar) 
with(APPENDONLY=TRUE, ORIENTATION=column)
DISTRIBUTED BY(id)
SORTKEY(id, num1, num2);
写入一千万行数据
INSERT INTO test(id, num1, num2, value) select g, 
(random()*10000000)::int, 
(random()*10000000)::int,
(array['foo', 'bar', 'baz', 'quux', 'boy', 'girl', 'mouse', 'chlid', 'phone'])[floor(random() * 10 +1)]
FROM generate_series(1, 10000000) as g;

INSERT INTO test_multi SELECT * FROM test;

adbpgadmin=# SELECT count(*) FROM test;
  count
----------
 10000000
(1 row)

adbpgadmin=# SELECT count(*) FROM test_multi;
  count
----------
 10000000
(1 row)
对两张表分别进行组合排序和多维排序
VACUUM SORT ONLY test;
VACUUM REINDEX test_multi;
点查询比较性能
  • 包含首列排序键限定条件。
    -- Q1 包含首列限定条件
    select * from test where id = 100000;
    select * from test_multi where id = 100000;
  • 包含第二列限定条件。
    -- Q2 包含第二列限定条件
    select * from test where num1 = 8766963;
    select * from test_multi where num1 = 8766963;
  • 包含二三列限定条件。
    -- Q3 包含二三列限定条件
    select * from test where num1 = 100000 and num2=2904114;
    select * from test_multi where num1 = 100000 and num2=2904114;
表 1. 性能对比结果
排序方式 Q1 Q2 Q3
组合排序 0.026s 3.95s 4.21s
多维排序 0.55s 0.42s 0.071s
范围查询比较性能
  • 包含首列排序键限定条件。
    -- Q1 包含首列限定条件
    select count(*) from test where id>5000 and id < 100000;
    select count(*) from test_multi where id>5000 and id < 100000;
  • 包含第二列限定条件。
    -- Q2 包含第二列限定条件
    select count(*) from test where num1 >5000 and num1 <100000;
    select count(*) from test_multi where num1 >5000 and num1 <100000;
  • 包含二三列限定条件。
    -- Q3 包含二三列限定条件
    select count(*) from test where num1 >5000 and num1 <100000; and num2 < 100000;
    select count(*) from test_multi where num1 >5000 and num1 <100000 and num2 < 100000;
表 2. 性能对比结果
排序方式 Q1 Q2 Q3
组合排序 0.07s 3.35s 3.64s
多维排序 0.44s 0.28s 0.047s
结论
  • 对于Q1场景,由于包含排序键的首列,所以组合排序的效果非常好,而多维排序则会相对性能弱一些。
  • 对于Q2场景,由于不包含排序键的首列,组合排序基本上失效了,而多维排序依然能维持比较稳定的性能提升。
  • 对于Q3场景,由于不包含排序键的首列,组合排序依然起不到很好的效果,并且由于比较条件的增加,需要额外的比较开销,时间更长,而多维排序表现出更好的性能,这是因为在查询时,限定条件包含的多维排序键越多,性能越好。