云数据库 GAUSSDB-查看数据倾斜状态:示例

时间：2024-11-02 18:48:15

云数据库 GAUSSDB

示例

对目标表staffs选择合适的分布列。

分析表staffs的数据源特征，选择数据重复度低且分布均匀的备选分布列staff_ID、FIRST_NAME和LAST_NAME。

先选择staff_ID作为分布列，创建目标表staffs。

    
         openGauss=# CREATE TABLE staffs
(
  staff_ID       NUMBER(6) not null,
  FIRST_NAME     VARCHAR2(20),
  LAST_NAME      VARCHAR2(25),
  EMAIL          VARCHAR2(25),
  PHONE_NUMBER   VARCHAR2(20),
  HIRE_DATE      DATE,
  employment_ID  VARCHAR2(10),
  SALARY         NUMBER(8,2),
  COMMISSION_PCT NUMBER(2,2),
  MANAGER_ID     NUMBER(6),
  section_ID     NUMBER(4)
)   
DISTRIBUTE BY hash(staff_ID);

向目标表staffs中导入部分数据。

根据以下查询所得，集群环境中主DN数为8个，则建议导入的记录数为80000条。

     
          openGauss=# SELECT count(*) FROM pgxc_node where node_type='D';
 count 
-------
     8
(1 row)

校验以staff_ID为分布列的目标表staffs的数据倾斜性。

    
         openGauss=# SELECT a.count,b.node_name FROM (select count(*) as count,xc_node_id FROM staffs GROUP BY xc_node_id) a, pgxc_node b WHERE a.xc_node_id=b.node_id ORDER BY a.count desc;
count | node_name
------+-----------
11010 | datanode4
10000 | datanode3
12001 | datanode2
 8995 | datanode1
10000 | datanode5
 7999 | datanode6
 9995 | datanode7
10000 | datanode8
(8 rows)

根据上一步骤查询所得，各DN上数据分布差大于10%，数据分布倾斜。所以从步骤1的备选分布列中删除该列，并删除目标表staffs。
1

openGauss=# DROP TABLE staffs;

尝试选择staff_ID、FIRST_NAME和LAST_NAME的组合作为分布列，创建目标表staffs。

    
         openGauss=# CREATE TABLE staffs
(  
  staff_ID       NUMBER(6) not null,
  FIRST_NAME     VARCHAR2(20),
  LAST_NAME      VARCHAR2(25),
  EMAIL          VARCHAR2(25),
  PHONE_NUMBER   VARCHAR2(20),
  HIRE_DATE      DATE,
  employment_ID  VARCHAR2(10),
  SALARY         NUMBER(8,2),
  COMMISSION_PCT NUMBER(2,2),
  MANAGER_ID     NUMBER(6),
  section_ID     NUMBER(4)
) 
DISTRIBUTE BY hash(staff_ID,FIRST_NAME,LAST_NAME);

校验以staff_ID、FIRST_NAME和LAST_NAME的组合为分布列的目标表staffs的数据倾斜性。

    
         openGauss=# SELECT a.count,b.node_name FROM (select count(*) as count,xc_node_id FROM staffs GROUP BY xc_node_id) a, pgxc_node b WHERE a.xc_node_id=b.node_id ORDER BY a.count desc;
count | node_name
------+-----------
10010 | datanode4
10000 | datanode3
10001 | datanode2
 9995 | datanode1
10000 | datanode5
 9999 | datanode6
 9995 | datanode7
10000 | datanode8
(8 rows)