数据库规范-华为云

云数据库 GEMINIDB-数据库对象使用规范:索引规范

索引规范规则1：尽可能把所有查询都设计为主键形式的查询，不要对二级索引过度依赖。规则2：创建索引后需要等待索引构建完成后才能使用索引字段进行查询。规则3：避免对索引字段频繁更新。规则4：不建议重复值过多表列建立索引，比如表有一亿条数据，某一列的数据都是一样的或者少数几种，这种情况不建议在该列建索引列。规则5：counter列不能进行索引。规则6：频繁更新或者删除的列，不建议在该列建索引列。规则7：建议索引配合分区键使用，否则会增加节点间消息转发，造成资源消耗过大导致oom或者cpu飙高。

云数据库 GEMINIDB 数据库规范

云数据库 GEMINIDB-数据库对象使用规范:表设计规则

表设计规则规则1：表的设计要考虑兼容性。只允许新增字段，不允许删除字段。规则2：表名和数据库名不超过48字节。规则3：表默认按照最佳性能规格创建。如果对表性能要求不高，可以创表时指定性能参数“Z00_THROUGHPUT”, 可选项有big、medium、small。默认不指定为big，由于存储引擎使用Rocksdb需要预分配内存，所以实例创表数目有一定限制，具体请参见GeminiDB Cassandra创表时需要注意什么。建议：需要的时候，通过反范式化和冗余来提升读性能。

云数据库 GEMINIDB 数据库规范

云数据库 GAUSSDB NOSQL-数据库对象使用规范:索引规范

索引规范规则1：尽可能把所有查询都设计为主键形式的查询，不要对二级索引过度依赖。规则2：创建索引后需要等待索引构建完成后才能使用索引字段进行查询。规则3：避免对索引字段频繁更新。规则4：不建议重复值过多表列建立索引，比如表有一亿条数据，某一列的数据都是一样的或者少数几种，这种情况不建议在该列建索引列。规则5：counter列不能进行索引。规则6：频繁更新或者删除的列，不建议在该列建索引列。规则7：建议索引配合分区键使用，否则会增加节点间消息转发，造成资源消耗过大导致oom或者cpu飙高。

云数据库 GAUSSDB NOSQL 数据库规范

云数据库 GAUSSDB NOSQL-数据库对象使用规范:表设计规则

表设计规则规则1：表的设计要考虑兼容性。只允许新增字段，不允许删除字段。规则2：表名和数据库名不超过48字节。规则3：表默认按照最佳性能规格创建。如果对表性能要求不高，可以创表时指定性能参数“Z00_THROUGHPUT”, 可选项有big、medium、small。默认不指定为big，由于存储引擎使用Rocksdb需要预分配内存，所以实例创表数目有一定限制，具体请参见 GaussDB (for Cassandra)创表时需要注意什么。建议：需要的时候，通过反范式化和冗余来提升读性能。

云数据库 GAUSSDB NOSQL 数据库规范

云数据库 GAUSSDB NOSQL-数据库实例规格性能说明:规格性能说明

规格性能说明 GaussDB(for Cassandra)的性能规格说明请参考表1。表1 GaussDB(for Cassandra)性能规格说明 vCPU（个）单节点的最大数据量（GB）单节点的最大TPS 2 200 250 4 250 1,000 8 250 2,500 16 500 5,000 24 500 7,000 32 500 10,000 TPS主要与实例的vCPU个数有关。当单节点数据量或TPS超过性能规格说明时，会出现时延高、请求失败、OOM等问题，建议尽快扩容，否则因未及时扩容导致的问题不在SLA承诺范围内。

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云数据库 GAUSSDB NOSQL-基本设计规范:设计规范

设计规范规则1：禁止在数据库中存储图片、文件等大数据。图片或文件等大数据建议存储到对象存储服务中。规则2：单行key和value数据大小最大不能超过64KB，平均大小不超过10KB。规则3：任何表的设计都要考虑到数据的删除策略，表中的数据不能无限的增长而不删除。规则4：设计分区键以均匀分发工作负载，避免出现数据倾斜问题。表的主键的分区键部分确定存储表数据的逻辑分区，如果分区键分布不均衡，会导致节点与节点之间数据和负载不均衡，从而出现数据倾斜的问题。如表1为一些常见分区键分布均匀性的效果对比。表1 常见分区键分布均匀效果分区键值分区键分布均匀性用户 ID，应用程序中有许多用户。好状态代码，只有几个可用的状态代码。差项目创建日期，四舍五入至最近的时间段 (例如，天、小时或分钟)。差设备 ID，每个设备以相对类似的间隔访问数据。好设备 ID，被跟踪的设备有很多，但到现在为止，其中某个设备比其他所有设备更加常用。差如下为常见均匀分布分区键的设计方案使用随机后缀分区跨分区键空间更均匀分发负载的一种策略是将随机数字添加到分区键值的末尾。例如：对于表示当天日期的分区键，可能会选择介于1和200之间的随机数并将它作为后缀连接到该日期。这将生成分区键值 (如2014-07-09.1、2014-07-09.2，以此类推，直到 2014-07-09.200)。由于随机化分区键，因此将跨多个分区均匀分布每天对表的写入，这将提高并行度和总体吞吐量。但是要读取指定日期的所有项目，必须针对所有后缀查询项目，然后合并结果。例如：将先针对分区键值Query发布2014-07-09.1请求，然后再针对Query发布另一个2014-07-09.2，以此类推，直到2014-07-09.200。最后应用程序必须合并所有Query请求的结果。使用计算得出的后缀分区随机化策略可以显著提高写入吞吐量，但难以读取特定项目，因为不知道在写入项目时使用的是什么后缀值。要使各个项目的读取变得简单，可使用其他策略。不是使用随机数在分区间分发项目，而是使用可根据查询内容计算出的数字。请考虑上述示例，其中表在分区键中使用当天日期。现在假设每个项目都有可访问的OrderId属性，并且除了日期，还最常需要按订单ID查找项目。在应用程序将项目写入表之前，它可根据订单ID计算得出一个哈希后缀并将此后缀追加到分区键日期。此计算可能生成一个介于1和200之间、分发甚是均匀的数字 (类似于随机策略所生成的数字)。简单的计算可能已足够，如订单ID中字符的UTF-8码位值的积，取模200，+1。则分区键值是与计算结果连接的日期。通过此策略，写入将在分区键值之间均匀分布，从而在物理分区之间均匀分布。可以轻松针对特殊项目和日期执行GetItem操作，因为可通过特定OrderId值计算出分区键值。要读取指定日期的所有项目，仍必须Query每个2014-07-09.N键（其中，N为1~200），应用程序之后必须合并所有结果。好处是避免了一个“热点”分区键值占用所有工作负载。规则5：合理设计分区key，均匀访问数据，避免出现大key或者热key问题。大key问题：大key的产生，最主要的原因是主键设计不合理，使得单个分区的记录数或数据量过大。一旦某一个分区出现极大时，对该分区的访问，会造成分区所在服务器的负载变高，甚至造成节点内存溢出（即OOM）等。热key问题：在日常生活中，经常会发生各种热门事件，应用中对该热点新闻进行上万次的点击浏览和评论时，会形成一个较大的请求量，这种情况下会造成短时间内对同一个key频繁操作，会导致key所在节点的CPU和负载升高，从而影响落在该节点的其他请求，导致业务成功率下降。诸如此类的还有热门商品促销，网红直播等场景，这些典型的读多写少的场景也会产生热点问题。如何处理大key和热key问题请参见如何检测和解决大key与热key问题。另外，对GaussDB(for Cassandra)数据库的读能力有更高要求的，读多写少的场景，可以考虑把热点数据缓存到GaussDB(for Redis)。规则6：单个分区键的行数不能超过10万，单个分区磁盘空间不超过100MB。单个分区键的行数不能超过10万。单个分区键下记录大小不能超过100MB。规则7：所有写入GaussDB(for Cassandra)的数据，提供数据副本强一致性，但是不支持事务。表2 GaussDB(for Cassandra)一致性说明一致性类型是否支持一致性说明并发写一致性支持 GaussDB(for Cassandra)不支持事务，数据写入强一致。表之间一致性支持 GaussDB(for Cassandra)不支持事务，数据写入强一致。数据迁移一致性最终一致性采用DRS迁移提供数据抽样对比验证能力。业务自己完成迁移时，需要业务自行完成迁移前后数据校验。规则8：大规模存储要重点考虑数据库拆分。 GaussDB(for Cassandra)整个集群的节点数控制在100以内，超过100节点要考虑拆分，一般有垂直拆分和水平拆分两种方法。垂直拆分：是指按功能模块拆分，比如分为订单库、商品库、用户库等，这种方式多个数据库之间的表结构不同。水平拆分：将同一个表的数据进行分块保存到不同的数据库中，这些数据库中的表结构完全相同。规则9：设计上避免大面积删除导致的墓碑问题。尽量使用TTL代替Delete操作。不要出现大面积删除数据，尽量通过主键前缀删除。单个分区键内一次范围删除所包含行数不超过1000。范围查询避免查询已删除数据。不推荐在单个分区内频繁做范围删除。

云数据库 GAUSSDB NOSQL 数据库规范

云数据库 GAUSSDB NOSQL-基本设计规范:设计建议

设计建议建议1：合理控制数据库规模和数量。建议单表数据量不超过1000亿。建议单库不超过100个表。建议单表字段数上限控制在20~50个。建议2：提前进行资源估算，估算出对GaussDB(for Cassandra)服务器要求。根据业务估算需要使用N节点集群，建议在评估的基础上冗余N/2个节点，保证容忍故障节点个数N/2，以支撑故障场景下性能保持一致。正常业务压力下每个节点CPU使用率限制使用在50%，防止业务出现高峰波动。建议3：大规模GaussDB(for Cassandra)存储要考虑基于业务场景做数据库性能测试。对于请求量、数据量比较大的业务场景，需要提前做性能摸底，原因是业务读写比例和随机访问模式以及不同的规格实例，性能差异较大。建议4：数据库集群拆分粒度要合适。分布式场景，考虑节约资源费用和维护成本，一个服务内部各个微服务可以共用一个GaussDB(for Cassandra)集群。服务内部，根据数据重要程度、表数量和单表记录数，可进一步拆分成不同集群。建议5：避免单条数据部分字段频繁更新。建议6：List、Map、Set等嵌套类型，当元素超过一定数量，会影响读取性能，建议当元素过多时，采用转换成JSON字符串的形式进行存储。

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