华为云用户手册

统计信息调优介绍 GaussDB (DWS)是基于代价估算生成的最优执行计划。优化器需要根据ANALYZE收集的统计信息行数估算和代价估算，因此统计信息对优化器行数估算和代价估算起着至关重要的作用。通过ANALYZE收集全局统计信息，主要包括：pg_class表中的relpages和reltuples；pg_statistic表中的stadistinct、stanullfrac、stanumbersN、stavaluesN、histogram_bounds等。

示例 创建表t1、t2、t3： 1 2 3 create table t1(a1 int,b1 int,c1 int,d1 int); create table t2(a2 int,b2 int,c2 int,d2 int); create table t3(a3 int,b3 int,c3 int,d3 int); 原语句为： 1 explain select * from t3, (select a1,b2,c1,d2 from t1,t2 where t1.a1=t2.a2) s1 where t3.b3=s1.b2; 上述查询中，可以使用以下两种方式禁止子查询s1进行提升： 方式一： 1 explain select /*+ no merge(s1) */ * from t3, (select a1,b2,c1,d2 from t1,t2 where t1.a1=t2.a2) s1 where t3.b3=s1.b2; 方式二： 1 explain select * from t3, (select /*+ no merge */ a1,b2,c1,d2 from t1,t2 where t1.a1=t2.a2) s1 where t3.b3=s1.b2; 提升后效果：

proc_part_policy_pgjob_to_pgtask() 该函数仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用，函数用于迁移本数据库所有8.1.1版本时序表的分区管理任务。本函数将遍历本数据库中所有时序表，并检查时序表的分区管理任务是否迁移，如果没有迁移，则调用ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask函数，迁移该时序表的分区管理任务。如果中途出现迁移失败，则整体回滚。 示例： CALL proc_part_policy_pgjob_to_pgtask(); NOTICE: find table, name is cpu1, namespace is public. WARNING: The job on pg_jobs is migrated to pg_task, and the original job is broken, the job what is call proc_drop_partition('public.cpu1', interval '7 d'); , the job interval is interval '1 day'. CONTEXT: SQL statement "call ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public', 'cpu1');" PL/pgSQL function proc_part_policy_pgjob_to_pgtask() line 17 at EXECUTE statement WARNING: The job on pg_jobs is migrated to pg_task, and the original job is broken, the job what is call proc_add_partition('public.cpu1', interval '1 d'); , the job interval is interval '1 day'. CONTEXT: SQL statement "call ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public', 'cpu1');" PL/pgSQL function proc_part_policy_pgjob_to_pgtask() line 17 at EXECUTE statement NOTICE: find table, name is cpu2, namespace is public. WARNING: The job on pg_jobs is migrated to pg_task, and the original job is broken, the job what is call proc_add_partition('public.cpu2', interval '1 d'); , the job interval is interval '1 day'. CONTEXT: SQL statement "call ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public', 'cpu2');" PL/pgSQL function proc_part_policy_pgjob_to_pgtask() line 17 at EXECUTE statement proc_part_policy_pgjob_to_pgtask -------------------------------------- (1 row)

ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask(schemaName text, tableName text) 该函数仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用，用于迁移单个时序表的分区管理任务。8.1.1版本时序表的分区管理任务在pg_jobs表，而8.1.3版本的时序表分区管理任务在pg_task表，在8.1.1版本升级到8.1.3版本时，需要将时序表的分区管理任务从pg_jobs迁移到pg_task中。该函数只迁移时序表分区管理任务，迁移完成后将原有的pg_jobs任务设置为broken状态。 参数名 类型 描述 Required/Option schemaName text 时序表所属schema的名称。 Required tableName text 时序表的名称。 Required 示例： CALL ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public','cpu1'); WARNING: The job on pg_jobs is migrated to pg_task, and the original job is broken, the job what is call proc_drop_partition('public.cpu1', interval '7 d'); , the job interval is interval '1 day'. WARNING: The job on pg_jobs is migrated to pg_task, and the original job is broken, the job what is call proc_add_partition('public.cpu1', interval '1 d'); , the job interval is interval '1 day'. ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask ---------------------------------- (1 row)

print_sql_part_policy_pgjob_to_pgtask() 该函数仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用，该函数用于打印SQL语句，每条语句可用于迁移单个8.1.1版本时序表的分区管理任务。由于proc_part_policy_pgjob_to_pgtask函数的迁移粒度是数据库级别，因此引入本函数，使用者可以手动执行本函数的打印内容，以实现单个时序表的迁移粒度。 示例： CALL print_sql_part_policy_pgjob_to_pgtask(); call ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public', 'cpu1'); call ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask('public', 'cpu2'); print_sql_part_policy_pgjob_to_pgtask --------------------------------------- (1 row)

get_timeline_count_internal(schema_name text, rel_name text) 函数用于获取时序表在当前DN节点上tag表的行数，只能在DN节点上使用。 参数名 类型 描述 Required/Option schema_name text 时序表所属schema的名称。 Required rel_name text 时序表的表名。 Required 示例： 创建表，并且插入数据： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 CREATE TABLE IF NOT EXISTS CPU( scope_name text TSTag, server_ip text TSTag, group_path text TSTag, time timestamptz TSTime, idle numeric TSField ) with (orientation=TIMESERIES) distribute by hash(scope_name); insert into CPU values('dcxtataetaeta','10.145.255.33','saetataetaeta','2020-04-07 17:12:09+08', 60639); insert into CPU values('wrhtataetaeta','10.145.255.33','saetataetaeta','2020-04-07 17:12:09+08', 53311); insert into CPU values('saetataetaeta','10.145.255.33','saetataetaeta','2020-04-07 17:12:09+08', 27101); insert into CPU values('saetataetaeta','10.145.255.33','saetataetaeta','2020-04-07 17:12:09+08', 48005); 数据从delta表进入CU后，连接DN节点，执行该函数： 1 2 3 4 5 select get_timeline_count_internal('public', 'cpu'); get_timeline_count_internal ----------------------------- 2 (1 row)

last(column1, column2) 聚合函数。通过比较分组内column2列的值，找到其中的最大值，输出对应column1列的值。 表10 参数说明 参数名 类型 描述 Requried/Option column1 bigint/text/double/numeric 最终的输出列。 Required column2 timestamp/timestamptz/numeric 比较列。 Required 示例：复用time_fill表达式中的表定义和数据 求按照scope_name分组，每个分组内按照时间排序最靠后的idle的值： 1 2 3 4 5 6 select last(idle, time_string) from dcs_cpu group by scope_name; last ------ 2 3 (2 rows)

get_timeline_count(relname regclass) 函数用于获取时序表在各个DN节点上tag表的行数，只能在CN节点上使用。 参数名 类型 描述 Required/Option relname regclass 时序表的名称。 Required 示例： 建表和导入数据与get_timeline_count_internal函数实例相同，连接CN节点，执行该函数。 1 2 3 4 5 6 select get_timeline_count('cpu'); get_timeline_count -------------------- (dn_1,2) (dn_2,1) (2 rows)

gs_clean_tag_relation(tagOid oid) 函数用于清理tag表中无用的tagid对应的行数据。由于分区的自动删除，主表中的数据已经被清理，长期使用可能导致tag表中存在一些废弃数据，可以通过调用该函数，将长期以来不使用的tag表中的行数据进行清理，提高tag表的利用率。返回值为成功清理tag表的行数。 参数说明 参数名 类型 描述 Required/Option tagOid oid 淘汰指定tag表中无用的数据。 Required 示例： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 CREATE TABLE IF NOT EXISTS CPU( scope_name text TSTag, server_ip text TSTag, group_path text TSTag, time timestamptz TSTime, idle numeric TSField, system numeric TSField, util numeric TSField, vcpu_num numeric TSField, guest numeric TSField, iowait numeric TSField, users numeric TSField) with (orientation=TIMESERIES) distribute by hash(scope_name); SELECT oid FROM PG_CLASS WHERE relname='cpu'; oid ------- 19099 (1 row) SELECT gs_clean_tag_relation(19099); gs_clean_tag_relation ----------------------- 0 (1 row)

mode() within group (order by value anyelement) 对给定的列，返回出现频率最高的值，如果多个值频率相同，返回这些值中最小的那个值。 表6 参数说明 参数名 类型 描述 Required/Option value anyelement 查询列。 Required 需要与within group一起使用，无within group语句，会报错，该函数参数放在group的order by后面。 不能和over子句一起使用。 示例： SELECT mode() within group (order by value) FROM (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1),('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 2),('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 3)) v(time,value);

first(column1, column2) 聚合函数。通过比较分组内column2列的值，找到其中的最小值，输出对应column1列的值。 表9 参数说明 参数名 类型 描述 Requried/Option column1 bigint/text/double/numeric 最终的输出列。 Required column2 timestamp/timestamptz/numeric 比较列。 Required 示例：复用time_fill表达式中的表定义和数据。 求按照scope_name分组，每个分组内按照时间排序最靠前的idle的值： 1 2 3 4 5 6 select first(idle, time_string) from dcs_cpu group by scope_name; first ------- 1 3 (2 rows)

spread(field numeric) 该函数用于计算某段时间内最大和最小值的差值。 表5 参数说明 参数名 类型 描述 Required/Option field 数值型 需要计算的列。 Required 该函数用于时序场景计算每个指标的增量，通常按照时间排序后计算。 每个分组内如果少于2个元组，返回结果为0，不要和over窗口函数混用。 示例： SELECT SPREAD(value) FROM (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1),('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 2),('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 3)) v(time,value);

delta(field numeric) 用于计算按照时间排序后两行之间的差值。 表4 参数说明 参数名 类型 描述 Required/Option field 数值型 需要计算的列。 Required 该函数通常用于时序场景计算按照时间排序后相邻两行插值，用于流量，速度等指标监控。 delta是一个窗口函数，需要与over窗口函数使用。并且，over中rows语句不会改变delta函数结果，比如delta(value) over(order by time rows 1 preceding) 和 delta(value) over(order by time rows 3 preceding) 返回的结果是一致的。 示例： SELECT delta(value) over (rows 1 preceding) FROM (VALUES ('2019-07-12 00:00:00'::timestamptz, 1),('2019-07-12 00:01:00'::timestamptz, 2),('2019-07-12 00:02:00'::timestamptz, 3)) v(time,value);

时序计算函数一览表 表1 时序计算支持的函数一览 功能 函数 用于计算按照时间排序后两行之间的差值。 delta 该函数用于计算某段时间内最大和最小值的差值。 spread 对给定的列，返回出现频率最高的值，如果多个值频率相同，返回这些值中最小的那个值。 mode() 计算百分位，是percentile_cont的近似算法。 value_of_percentile 给定百分位，计算对应的值。是value_of_percentile的逆运算。 percentile_of_value 通过比较column2列的值，找到其中的最小值，输出对应行column1列的值。 first 通过比较column2列的值，找到其中的最大值，输出对应行column1列的值。 last 用于获取时序表在当前DN节点上tag表的行数，只能在DN节点上使用。 get_timeline_count_internal 用于获取时序表在各个DN节点上tag表的行数，只能在CN节点上使用。 get_timeline_count 用于清理tag表中无用的tagid对应的行数据。 gs_clean_tag_relation 用于迁移单个时序表的分区管理任务，仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用。 ts_table_part_policy_pgjob_to_pgtask 用于迁移本数据库所有时序表的分区管理任务，仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用。 proc_part_policy_pgjob_to_pgtask 用于打印SQL语句，每条语句可用于迁移单个时序表的分区管理任务，仅在时序表从8.1.1升级到8.1.3版本时使用。 print_sql_part_policy_pgjob_to_pgtask 表2 按照时间填充的表达式 功能 表达式 对数据按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果），补充的方法是用按照时间排序后的前值填充后值。 time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_last(agg_function(agg_column)) 对数据按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果），补充的方法是用按照时间排序后的后值填充前值。 time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_first(agg_function(agg_column)) 对数据按照时间列排序后，补充缺失的时间数据信息（聚合以后的结果），补充的方法是用按照时间排序后前后两者的值填充当前值。 time_fill(interval, time_column, start_time, end_time), fill_avg(agg_function(agg_column)) 表3 参数说明 参数名 类型 描述 Required/Option interval 时间间隔类型：INTERVAL，最小单位是1秒。 按照时间分组的时间间隔。 Required time_column 时间类型，timestamp/timestamptz。 按照指定列做时间分组。 Required start_time 时间类型，timestamp/timestamptz。 分组的起始时间。 Required end_time 时间类型，timestamp/timestamptz。 分组的结束时间。 Required agg_function(agg_column)) 指定Agg函数对指定列做聚合。比如max(col)。 对Agg的结果按照指定的填充方法填充。 Required

参数说明 IF NOT EXISTS 如果已经存在相同名称的表，不会报出错误，而会发出通知，告知通知此表已存在。 table_name 要创建的表名。 column_name 新表中要创建的字段名。 data_type 字段的数据类型。 kv_type 列的kv_type属性：维度属性（TSTAG），指标属性（TSFIELD），时间属性（TSTIME）； 时序表必须指定一个时间属性（TSTIME），且只能指定一个，tstime类型的列不能被删除。至少存在一个TSTAG和TSFIELD列，否则建表报错。 TSTAG列支持类型：text、char、boo、int、big int。 TSTIME列支持类型：timestamp with time zone、timestamp without time zone。在兼容Oracle语法的数据库中，也支持date类型。涉及到时区相关操作时，请选择带时区的时间类型。 TSFIELD列支持类型见TSFIELD支持的数据类型。 LIKE source_table [like_option...] LIKE子句声明一个表，新表自动从这个表中继承所有字段名及其数据类型。 新表与原表之间在创建动作完毕之后是完全无关的。在原表做的任何修改都不会传播到新表中，并且也不可能在扫描原表的时候包含新表的数据。 被复制的列并不使用相同的名字进行融合。如果明确的指定了相同的名字或者在另外一个LIKE子句中，将会报错。 时序表只能从时序表中进行继承。 WITH( { storage_parameter = value } [, ...] ) 这个子句为表指定一个可选的存储参数。 ORIENTATION 指定表数据的存储方式，即时序方式、行存方式、列存方式，该参数设置成功后就不再支持修改。 取值范围： TIMESERIES，表示表的数据将以时序方式存储。 COLUMN，表示表的数据将以列存方式存储。 ROW，表示表的数据将以行方式存储。 默认值：ROW。 COMPRESSION 指定表数据的压缩级别，它决定了表数据的压缩比以及压缩时间。一般来讲，压缩级别越高，压缩比越大，压缩时间也越长；反之亦然。实际压缩比取决于加载的表数据的分布特征。 取值范围： 时序表和列存表的有效值为YES/NO和LOW/MIDDLE/HIGH，默认值为LOW。 行存表的有效值为YES/NO，默认值为NO。 COMPRESSLEVEL 指定表数据同一压缩级别下的不同压缩水平，它决定了同一压缩级别下表数据的压缩比以及压缩时间。对同一压缩级别进行了更加详细的划分，为用户选择压缩比和压缩时间提供了更多的空间。总体来讲，此值越大，表示同一压缩级别下压缩比越大，压缩时间越长；反之亦然。该参数只对时序表和列存表有效。 取值范围：0~3，默认值为0。 MAX_BATCHROW 指定了在数据加载过程中一个存储单元可以容纳记录的最大数目。该参数只对时序表和列存表有效。 取值范围：10000~60000 默认值60000 PARTIAL_CLUSTER_ROWS 指定了在数据加载过程中进行将局部聚簇存储的记录数目。该参数只对时序表和列存表有效。 取值范围：600000~2147483647 ENABLE_DELTA 指定了在时序表是否开启delta表。该参数只对时序表和列存表有效。 默认值：on SUB_PARTITION_COUNT 指定时序表二级分区的个数。该参数用于设置在导入阶段二级分区个数。在建表时进行设置，建表后不支持修改。不建议用户随意设置该默认值，可能会影响导入和查询的性能。 取值范围：1～1024，默认值为32 DELTAROW_THRESHOLD 指定时序表导入时小于多少行（SUB_PARTITION_COUNT * DELTAROW_THRESHOLD）的数据进入delta表，enable_delta开启时生效。该参数只对时序表和列存表有效。 取值范围：0～60000 默认值：10000 COLVERSION 指定时存储格式的版本，仅时序表和列存表支持该参数，时序表不支持不同存储格式版本之间的切换。时序表只支持2.0版本。 取值范围： 1.0：列存表的每列以一个单独的文件进行存储，文件名以relfilenode.C1.0、relfilenode.C2.0、relfilenode.C3.0等命名。 2.0：时序表/列存表的每列合并存储在一个文件中，文件名以relfilenode.C1.0命名。 默认值：2.0 TTL 设置时序表定时删除分区task任务。默认不创建删除分区task任务。 取值范围： 1 hour ~ 100 years PERIOD 设置时序表定时创建分区task任务。如果设置TTL，PERIOD不能大于TTL。 取值范围： 1 hour ~ 100 years， 默认值：1 day TABLESPACE tablespace_name 创建新表时指定此关键字，表示新表将要在指定表空间内创建。如果没有声明，将使用默认表空间。 DISTRIBUTE BY 指定表如何在节点之间分布或者复制。 取值范围： HASH (column_name ) ：对指定的列进行Hash，通过映射，把数据分布到指定DN。 时序表当前默认按照所有TAG列进行分布。 TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } TO GROUP指定创建表所在的Node Group，目前不支持hdfs表使用。TO NODE主要供内部扩容工具使用，一般用户不应该使用。 PARTITION BY 指定时序表的初始分区。时序表的分区键必须是TSTIME列。 TTL（Time To Live）指明该表的数据保存周期，超过TTL周期的数据将被清理。Period指明按照时间划分的周期对数据进行分区，分区的大小可能对查询性能有影响，同时每隔周期时间会创建一个新的周期大小的分区。TTL和Period值为Interval类型，例如：“1 hour”, “1 day”, “1 week”, “1 month” ,“1 year”, “1 month 2 day 3 hour”... Storage_parameter存储参数中的orientation指明是否为时序存储方式，只有当orientation为timeseries时存储方式才支持Key Value存储。 时序表不需要手动指定DISTRIBUTE BY和PARTITION BY，默认按照所有tag列分布，同时以TSTIME列为分区键，创建具有自动分区管理功能的分区表。

示例 创建简单的时序表： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 CREATE TABLE IF NOT EXISTS CPU( scope_name text TSTag, server_ip text TSTag, group_path text TSTag, time timestamptz TSTime, idle numeric TSField, system numeric TSField, util numeric TSField, vcpu_num numeric TSField, guest numeric TSField, iowait numeric TSField, users numeric TSField) with (orientation=TIMESERIES) distribute by hash(scope_name); CREATE TABLE CPU1( idle numeric TSField, IO numeric TSField, scope text TSTag, IP text TSTag, time timestamp TSTime ) with (TTL='7 days', PERIOD='1 day', orientation=TIMESERIES); CREATE TABLE CPU2 (LIKE CPU INCLUDING ALL);

功能描述 在当前数据库中创建一个新的空白时序表，该表由命令执行者所有。 IoT数仓提供创建时序表DDL语句。创建时序表DDL需要提供时序表基于Key Value存储所需的维度属性（tstag）、指标属性（tsfield）以及时间（tstime）属性的相关信息。同时作为 时序数据库 ，允许指明数据的生命周期TTL（Time To Live）以及分区创建时间周期（Period）来提供自动分区创建和自动分区删除的能力。创建时序表需要将orientation属性设置为timeseries。

注意事项 创建时序表的用户需要有schema cstore的USAGE权限。 时序表的所有属性除时间属性必须指明是维度（TSTAG）还是指标（TSFIELD）。 如果显式地指定partition by分区键，只允许使用时间列作为分区键。 drop column包含索引列时，会使用剩余的索引列重建索引。如果索引列都被剔除，则会使用前10列tag列重建索引。 时序表不支持：update，upsert，主键，pck。 每一个时序表绑定一张tag表，tag表的oid和index oid分别记录在pg_class中reltoastrelid和reltoastidxid字段。 tag表默认使用前10列tag列创建索引。 tag表不允许在CN查询，查询表大小的时候会包含tag表。 非时序表建表语句设置列kvtype不生效。

语法格式 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 CREATE TABLE [ IF NOT EXISTS ] table_name ({ column_name data_type [ kv_type ] | LIKE source_table [like_option [...] ] } } [, ... ]) [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ TABLESPACE tablespace_name ] [ DISTRIBUTE BY HASH ( column_name [,...])] [ TO { GROUP groupname | NODE ( nodename [, ... ] ) } ] [ PARTITION BY { {RANGE (partition_key) ( partition_less_than_item [, ... ] )} } [ { ENABLE | DISABLE } ROW MOVEMENT ] ]; 其中like选项like_option为： { INCLUDING | EXCLUDING } { DEFAULTS | CONSTRAINTS | INDEXES | STORAGE | COMMENTS | PARTITION | RELOPTIONS | DISTRIBUTION | ALL }

参数说明 UNIQUE 创建唯一性索引，每次添加数据时检测表中是否有重复值。如果插入或更新的值会引起重复的记录时，将导致一个错误。 目前只有行存表B-tree索引和列存表的B-tree索引支持唯一索引。 schema_name 要创建的索引所在的模式名。指定的模式名需与表所在的模式相同。 index_name 要创建的索引名，索引的模式与表相同。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。 table_name 需要为其创建索引的表的名字，可以用模式修饰。 取值范围：已存在的表名。 USING method 指定创建索引的方法。 取值范围： btree：B-tree索引使用一种类似于B+树的结构来存储数据的键值，通过这种结构能够快速的查找索引。btree适合支持比较查询以及查询范围。 gin：GIN索引是倒排索引，可以处理包含多个键的值（比如数组）。 gist：Gist索引适用于几何和地理等多维数据类型和集合数据类型。 Psort：Psort索引。针对列存表进行局部排序索引。 行存表支持的索引类型：btree（行存表缺省值）、gin、gist。列存表支持的索引类型：Psort（列存表缺省值）、btree、gin。 column_name 表中需要创建索引的列的名字（字段名）。 如果索引方式支持多字段索引，可以声明多个字段。最多可以声明32个字段。 expression 创建一个基于该表的一个或多个字段的表达式索引，通常必须写在圆括弧中。如果表达式有函数调用的形式，圆括弧可以省略。 表达式索引可用于获取对基本数据的某种变形的快速访问。比如，一个在upper(col)上的函数索引将允许WHERE upper(col) = 'JIM'子句使用索引。 在创建表达式索引时，如果表达式中包含IS NULL子句，则这种索引是无效的。此时，建议用户尝试创建一个部分索引。 COLLATE collation COLLATE子句指定列的排序规则（该列必须是可排列的数据类型）。如果没有指定，则使用默认的排序规则。 opclass 操作符类的名字。对于索引的每一列可以指定一个操作符类，操作符类标识了索引那一列的使用的操作符。例如一个B-tree索引在一个四字节整数上可以使用int4_ops；这个操作符类包括四字节整数的比较函数。实际上对于列上的数据类型默认的操作符类是足够用的。操作符类主要用于一些有多种排序的数据。例如，用户想按照绝对值或者实数部分排序一个复数，可通过定义两个操作符类，当建立索引时选择合适的类。 ASC 指定按升序排序 （默认）。本选项仅行存支持。 DESC 指定按降序排序。本选项仅行存支持。 NULLS FIRST 指定空值在排序中排在非空值之前，当指定DESC排序时，本选项为默认的。 NULLS LAST 指定空值在排序中排在非空值之后，未指定DESC排序时，本选项为默认的。 WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) 指定索引方法的存储参数。 取值范围： 只有GIN索引支持FASTUPDATE，GIN_PENDING_LIST_LIMIT参数。GIN和Psort之外的索引都支持FILLFACTOR参数。 FILLFACTOR 一个索引的填充因子（fillfactor）是一个介于10和100之间的百分数。 取值范围：10~100 FASTUPDATE GIN索引是否使用快速更新。 取值范围：ON，OFF 默认值：ON GIN_PENDING_LIST_LIMIT 当GIN索引启用fastupdate时，设置该索引pending list容量的最大值。 取值范围：64~INT_MAX，单位KB。 默认值：gin_pending_list_limit的默认取决于GUC中gin_pending_list_limit的值（默认为4MB）。 WHERE predicate 创建一个部分索引。部分索引是一个只包含表的一部分记录的索引，通常是该表中比其他部分数据更有用的部分。例如，有一个表，表里包含已记账和未记账的定单，未记账的定单只占表的一小部分而且这部分是最常用的部分，此时就可以通过只在未记账部分创建一个索引来改善性能。另外一个可能的用途是使用带有UNIQUE的WHERE强制一个表的某个子集的唯一性。 取值范围：predicate表达式只能引用表的字段，它可以使用所有字段，而不仅是被索引的字段。目前，子查询和聚集表达式不能出现在WHERE子句里。 PARTITION index_partition_name 索引分区的名称。 取值范围：字符串，要符合标识符的命名规范。

功能描述 在指定的表上创建索引。 索引可以用来提高数据库查询性能，但是不恰当的使用将导致数据库性能下降。建议仅在匹配如下某条原则时创建索引： 经常执行查询的字段。 在连接条件上创建索引，对于存在多字段连接的查询，建议在这些字段上建立组合索引。例如，select * from t1 join t2 on t1.a=t2.a and t1.b=t2.b，可以在t1表上的a，b字段上建立组合索引。 where子句的过滤条件字段上（尤其是范围条件）。 在经常出现在order by、group by和distinct后的字段。 在分区表上创建索引与在普通表上创建索引的语法不太一样，使用时请注意，如分区表上不支持并行创建索引、不支持创建部分索引、不支持NULL FIRST特性。

注意事项 索引自身也占用存储空间、消耗计算资源，创建过多的索引将对数据库性能造成负面影响（尤其影响数据导入的性能，建议在数据导入后再建索引）。因此，仅在必要时创建索引。 索引定义里的所有函数和操作符都必须是immutable类型的，即它们的结果必须只能依赖于它们的输入参数，而不受任何外部的影响（如另外一个表的内容或者当前时间）。这个限制可以确保该索引的行为是定义良好的。要在一个索引上或WHERE中使用用户定义函数，请把它标记为immutable类型函数。 在分区表上创建唯一索引时，索引项中必须包含分布列和所有分区键。 列存表和HDFS表支持B-tree索引，不支持创建表达式索引、部分索引。 列存表支持通过B-tree索引建立唯一索引。 列存表和HDFS表支持的PSORT索引不支持创建表达式索引、部分索引和唯一索引。 列存表支持的GIN索引支持创建表达式索引，但表达式不能包含空分词、空列和多列，不支持创建部分索引和唯一索引。 时序表中仅支持在tag列上创建索引，针对时序表创建的任何索引类型，都会转化成tag表上的双索引（btree和gin索引），这两个索引的索引列为指定创建的索引列。默认情况下使用tag表的前三列为默认的索引列。

语法格式 在表上创建索引。 1 2 3 4 5 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ [ schema_name. ] index_name ] ON table_name [ USING method ] ({ { column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS { FIRST | LAST } ] }[, ...] ) [ WITH ( {storage_parameter = value} [, ... ] ) ] [ TABLESPACE tablespace_name ] [ WHERE predicate ]; 在分区表上创建索引。 1 2 3 4 5 CREATE [ UNIQUE ] INDEX [ [ schema_name. ] index_name ] ON table_name [ USING method ] ( {{ column_name | ( expression ) } [ COLLATE collation ] [ opclass ] [ ASC | DESC ] [ NULLS LAST ] }[, ...] ) LOCAL [ ( { PARTITION index_partition_name [ TABLESPACE index_partition_tablespace ] } [, ...] ) ] [ WITH ( { storage_parameter = value } [, ...] ) ] [ TABLESPACE tablespace_name ];

数据特征 时序数据列可以分为三类： Tag列：将表征数据源来源或者属性信息的列作为Tag列，该列的数值相对稳定，不随时间变化而变化。 Field列：将采样的维度作为数据列，因为该列的数据一般随时间变化而变化，存储各个指标的value。 Time列：表示采样时刻的时间戳。 如图1为典型发电机组数据采样示意图。共有三台发电机组，每个时间点分别采样四种数据：电压、功率、频率和电流相角。随着时间的流逝，每个采样的时间点将采样到的数据源源不断的传输。示意图中每条虚线都可以表示为一条时间线。 如图2所示可以将示意图转化为具体的一张表来存储数据，发电机组的某个指标随时间变化形成一条时间线，通过tag + field + time组合确定一条时间线。 橙色区域的tag列包含发电机、生产厂商、型号、位置、ID，不会随时间的变化而变化； 蓝色区域的field列包含电压、功率、频率、电流相角，这些列是目标采样维度，存储的采样数据会随着时间动态变化； 黄色区域为time列，表示采样的时间点。 图1 发电机组数据采样示意图 图2 存储数据表

技术特点 海量数据写入能力 在自动驾驶汽车监测的数据每秒只采集5种测量数据（速度、温度、发动机功率、方向、坐标），1000W辆汽车每秒中将会有5000W的TPS。 写入平稳、持续 不同于传统业务场景，时序数据的产生通常以一个固定的时间频率进行采集，不受其他因素的制约，其数据生成的速度是相对平稳。 写多读少 与应用场景相关，时序数据90%左右的操作都是写操作。例如在监控场景下每天需要存储很多数据，但是读取的数据比较少，通常只会关注几个特定关键指标在一定时间范围内的数据。 高压缩率 高压缩率能够带来两方面的收益。一方面能够节省大量的硬件存储成本，节省硬盘的开销。另一方面压缩后的数据可以更容易存储到内存中，显著提高查询的性能。 实时写入新数据 时序数据的写入是实时的，采集的数据反应客观信息，数据是随着时间推进不断产生，不存在旧数据更新场景。 数据读取概率高 最近时间的数据具有的价值更高，因此被读取的概率高。例如在监控场景下，最近几个小时或者几天的监控数据最可能被访问，而一个季度或者一年前的数据极少访问。 多维分析 时序数据来自不同个体且拥有不同属性。例如在监控场景下，通过对某个集群上每台机器的网络流量监控，可以查询分析某台机器的网络流量，也可以同时查询集群总的网络流量。

应用场景 典型IoT数仓主要服务两类业务场景，应用性能监控（Application Performance Management， APM ）和物联网（Internet of Things，IoT），主要体现在以下几个方面： 商业零售：电商系统订单交易金额，支付金额数据，商品库存，物流数据； 金融交易：股票交易系统持续记录股票价格，交易量等； 社会生活：智能电表实时记录每小时的用电量数据等； 工业领域：工业机器数据例如风力发电机，获取实时转速、风速数据、发电量数据等； 系统监控：IT基础设施的负载和资源使用率，DevOps监控数据、移动/Web应用程序事件流等； 环境监测：自然环境（如温度、空气、水文、风力等）的监测，科学测量结果等； 城市管理：城市交通的监测（车辆、人流、道路等）； 自动驾驶：自动驾驶汽车持续收集所处环境中的变化数据等。

与标准数仓的区别 IoT数仓与标准数仓是GaussDB(DWS)的两种不同类型产品，在使用上也存在一定差异，具体可参考表1进行对比分析。 表1 IoT数仓与标准数仓的差异 数仓类型 标准数仓 IoT数仓 适用场景 融合分析业务，一体化OLAP分析场景。主要应用于金融、政企、电商、能源等领域。 应用性能监控及物联网IoT等实时分析场景。主要应用于环境监测、自动驾驶、系统监控等行业。 产品优势 性价比高，使用场景广泛。 支持冷热数据分析，存储、计算弹性伸缩，无限算力、无限容量等。 高效的时序计算和IoT分析能力。 丰富的时序处理函数，支持实时和历史数据关联，内置时序算子，海量数据写入，高压缩以及多维度分析等能力。并且继承标准数仓的各种优势场景。 功能特点 支持海量数据离线处理和交互查询，数据规模大、复杂数据挖掘具有很好的性能优势。 千万时间线，秒级聚合，典型IoT场景下导入和查询较传统引擎提升数倍。 SQL语法 SQL语法兼容性高，语法通用，易于使用。 兼容标准数仓语法，新增IoT数仓特有DDL语法。 GUC参数 丰富的GUC参数，根据客户业务场景适配最适合客户的数仓环境。 兼容标准数仓GUC参数，新增支持IoT数仓调优等GUC参数。

示例 创建简单的时序表： 1 2 3 4 5 6 7 CREATE TABLE CPU( idle numeric TSField, IO numeric TSField, scope text TSTag, IP text TSTag, time timestamp TSTime ) with (TTL='7 days', PERIOD = '1 day', orientation=TIMESERIES); 时序表增加列： 1 ALTER TABLE CPU ADD COLUMN memory numeric TSField; 时序表删除列： 1 ALTER TABLE CPU DROP COLUMN idle; 时序表修改列名： 1 ALTER TABLE CPU RENAME scope to scope1; 时序表修改TTL，设置分区存活的时间为7天： 1 ALTER TABLE CPU SET (TTL = '7 day'); 时序表修改Period，设置分区创建的周期为1天： 1 ALTER TABLE CPU SET (PERIOD = '1 day'); 时序表修改delta表相关参数： 1 ALTER TABLE CPU SET (enable_delta = false);

注意事项 只有时序表的所有者有权限执行ALTER TABLE命令，系统管理员默认拥有此权限。 不能修改分区表的tablespace，但可以修改分区的tablespace。 不支持修改存储参数ORIENTATION。 SET SCHEMA操作不支持修改为系统内部模式，当前仅支持用户模式之间的修改。 修改时序表存储参数enable_delta时，不能与其他ALTER操作同时进行。 Storage_parameter存储参数中的orientation和sub_partition_count不支持修改。 增加列必须有kvtype属性，且只能是tstag或者tsfiled两者之一。 删除的列不能是tstime类型，因为是分区列。 将delta表开关打开，将会创建delta表及自动写回任务；将delta表开关关闭，将会触发delta表强制delta表数据写入CU。

语法格式 增加列DDL语法接口： 1 2 ALTER TABLE [ IF EXISTS ] { table_name [*] | ONLY table_name | ONLY ( table_name ) } action [, ... ]; 其中具体表操作action可以是以下子句之一： add column用于给时序表新增列： 1 ADD COLUMN column_name data_type [ kv_type ] [ compress_mode ] 其中时序表仅只能有一个TSTIME列，如果新增TSTIME列则会报错。 drop_column用于给时序表删除列： 1 |DROP COLUMN [ IF EXISTS ] column_name [RESTRICT | CASCADE ] drop column包含索引列时，会使用剩余的索引列重建索引。如果索引列都被剔除，则会使用前10列tag列重建索引。 修改时序表存储参数： 1 |SET ( { storage_parameter = value } [, ...] ) 重命名表中指定的列： 1 RENAME [ COLUMN ] column_name to new_column_name; 将时序表的属主改变成指定的用户： 1 OWNER TO new_owner 此语法主要针对时序表扩容时使用，一般不建议使用： 1 ADD NODE ( nodename [, ...] ) 给时序表添加分区： 1 ADD PARTITION part_new_name partition_less_than_item 删除分区表中的指定分区： 1 DROP PARTITION { partition_name } 清空时序表指定分区： 1 TRUNCATE PARTITION { partition_name }