数据仓库服务 GAUSSDB(DWS)-UUID函数:UUID函数应用示例

时间：2024-12-06 15:12:39

UUID函数应用示例

UUID全局唯一的特点，可以作为数据表生成主键，也可以作为数据表的分布列，uuid_generate_v1()作为数据表分布列的默认值时，通过Hash分布可以将数据均匀分布到各个DN上，防止数据倾斜。

UUID的显著优点就是全局唯一，不需要中心节点，单个节点独立生成。但是也存在缺点，UUID较INT占用更多的存储空间，索引效率低，生成的ID随机，没有递增的特性，所以辨识困难。因此，在应用中，要根据实际情况选择UUID还是Sequence作为数据表主键。

示例如下：

INT类型作为分布列。

创建示例哈希表mytable01，int类型作为分布列，插入数据后，查询数据存在数据倾斜。

     
      
        
        
          CREATE TABLE mytable01(a INT, b INT) DISTRIBUTE BY hash(a);
CREATE TABLE
INSERT INTO mytable01 VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable01 VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable01 VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable01 VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable01 VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
SELECT * FROM mytable01;
 a | b
---+----
 1 | 10
 1 | 10
 1 | 10
 1 | 10
 1 | 10
(5 rows)

SELECT table_skewness('mytable01');
           table_skewness
-------------------------------------
 ("dn_6003_6004        ",5,100.000%)
 ("dn_6001_6002        ",0,0.000%)
 ("dn_6005_6006        ",0,0.000%)
(3 rows)

         

       

     
    

UUID类型作为分布列。

创建示例哈希表mytable02，UUID类型作为分布列，插入数据后，查询数据分布正常。

    
     
       
       
         CREATE TABLE mytable02 (id UUID default uuid_generate_v1(), a INT, b INT) DISTRIBUTE BY hash(id);
CREATE TABLE

INSERT INTO mytable02(a, b) VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable02(a, b) VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable02(a, b) VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable02(a, b) VALUES(1, 10);
INSERT 0 1
INSERT INTO mytable02(a, b) VALUES(1, 10);
INSERT 0 1

SELECT * FROM mytable02;
                  id                  | a | b
--------------------------------------+---+----
 63e45c14-cc74-0e00-e9aa-0a2c3fa0fffe | 1 | 10
 63e45c1f-4d18-0700-e9ab-0a2c3fa0fffe | 1 | 10
 63e45c26-f859-0b00-e9ad-0a2c3fa0fffe | 1 | 10
 63e45c23-9e5d-0300-e9ac-0a2c3fa0fffe | 1 | 10
 63e45c2a-5825-0600-e9ae-0a2c3fa0fffe | 1 | 10
(5 rows)

SELECT table_skewness('mytable02');
           table_skewness
------------------------------------
 ("dn_6001_6002        ",3,60.000%)
 ("dn_6003_6004        ",2,40.000%)
 ("dn_6005_6006        ",0,0.000%)
(3 rows)

        

      

    
   