表设计

• 【关注】将表数据均匀分布在各个DN上。数据均匀分布，可以防止数据在部分DN上集中分布，从而导致因存储倾斜造成数据库实例有效容量下降。通过选择合适的分布列，可以避免数据倾斜。
• 【关注】减少需要扫描的数据量。通过分区表的剪枝机制可以大幅减少数据的扫描量。
• 【关注】尽量减少随机I/O。通过聚簇/局部聚簇可以实现热数据的连续存储，将随机I/O转换为连续I/O，从而减少扫描的I/O代价。
• 【关注】尽量避免数据shuffle。shuffle，是指在物理上，数据从一个节点，传输到另一个节点。shuffle占用了大量宝贵的网络资源，减小不必要的数据shuffle，可以减少网络压力，使数据的处理本地化，提高数据库实例的性能和可支持的并发度。通过对关联条件和分组条件的仔细设计，能够尽可能地减少不必要的数据shuffle。

【建议】表的存储类型是表定义设计的第一步，客户业务类型是决定表的存储类型的主要因素，表存储类型的选择依据请参考。

表 1 表的存储类型及场景

【建议】表的分布方式的选择一般遵循以下原则：

当表中的数据量很大时，应当对表进行分区，一般需要遵循以下原则：

• 【建议】使用具有明显区间性的字段进行分区，比如日期、区域等字段上建立分区。
• 【建议】分区名称应当体现分区的数据特征。例如，关键字+区间特征。
• 【建议】将分区上边界的分区值定义为MAXVALUE，以防止可能出现的数据溢出。

Hash表的分布键选取至关重要，如果分布键选择不当，可能会导致数据倾斜，从而导致查询时，I/O负载集中在部分DN上，影响整体查询性能。因此，在确定Hash表的分布策略之后，需要对表数据进行倾斜性检查，以确保数据的均匀分布。分布键的选择一般需要遵循以下原则：

• 【建议】选作分布键的字段取值应该比较离散，以便数据能在各个DN上均匀分布。当单个字段无法满足离散条件时，可以考虑使用多个字段一起作为分布键。一般情况下，可以考虑选择表的主键作为分布键。例如，在人员信息表中选择证件号码作为分布键。
• 【建议】在满足前两条原则的情况，尽量选择查询中的关联条件为分布键。当关联条件作为分布键时，join任务的相关数据都分布在DN本地，将极大减少DN之间的数据流动代价。