数据仓库服务 GaussDB(DWS)-降低I/O的处理方案:场景2：脏数据&数据清理

时间：2025-02-12 15:02:21

某业务SQL总执行时间2.519s，其中Scan占了2.516s，同时该表的扫描最终只扫描到0条符合条件数据，过滤了20480条数据，即总共扫描了20480+0条数据却消耗了2s+，扫描时间与扫描数据量严重不符，此现象可判断为由于脏数据多从而影响扫描和I/O效率。

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查看表脏页率为99%，VACUUM FULL后性能优化到100ms左右。

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触发因素：表频繁执行UPDATE/DELETE导致脏数据过多，且长时间未VACUUM FULL清理。

处理方法

对频繁UPDATE/DELETE产生脏数据的表，定期VACUUM FULL，因大表的VACUUM FULL也会消耗大量I/O，因此需要在业务低峰时执行，避免加剧业务高峰期I/O压力。
当脏数据产生很快，频繁VACUUM FULL也会消耗大量I/O，甚至加剧整个系统的I/O瓶颈，这时需要考虑脏数据的产生是否合理。针对频繁DELETE的场景，可以考虑如下方案：
1. 全量DELETE修改为TRUNCATE或者使用临时表替代。
2. 定期DELETE某时间段数据，使用分区表并使用TRUNCATE或DROP分区替代。