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云数据库 GAUSSDB-导入最佳实践:使用GDS导入数据

时间：2024-01-23 20:08:41

云数据库 GAUSSDB 最佳实践

使用GDS导入数据

数据倾斜会造成查询表性能下降。对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。详细请参见查看数据倾斜状态。
为了优化导入速度，建议拆分文件，使用多GDS进行并行导入。另外，单个导入任务可以拆分成多个导入任务并发执行导入，多个导入任务使用同一GDS时可以使用-t参数打开GDS多线程并发执行导入。GDS建议挂载在不同物理盘以及不同网卡上，避免物理IO以及网络可能出现的瓶颈。
为了确保作业的正常运行，请注意根据GDS所承担的负载和并发度，在GDS所在的物理环境上配置充足的系统资源，其中包含但不限于：内存大小、句柄数量、GDS数据目录对应磁盘的空闲空间大小。如果GDS部署于 GaussDB 集群外部，请确保其物理环境配置与集群内部配置对齐。
在GDS IO与网卡未达到物理瓶颈前，可以考虑在GaussDB开启SMP进行加速。SMP开启之后会对对应的GDS产生成倍的压力。需要特别说明的是：SMP自适应衡量的标准是GaussDB的CPU压力，而不是GDS所承受的压力。
GDS与GaussDB通信要求物理网络畅通，并且尽量使用万兆网。千兆网无法承载高速的数据传输压力，极易出现断连。即使用千兆网时GaussDB无法提供通信保障。满足万兆网的同时，数据磁盘组I/O性能大于GDS单核处理能力上限（约400MB/s）时，方可寻求单文件导入速率最大化。
并发导入场景，与单表导入相似，至少应保证I/O性能大于网络最大速率。
数据服务器上，建议一个Raid只布1~2个GDS。
GDS跟DN的数据比例建议在1:3至1:6之间。
为了优化列存分区表的批量插入效率，在批量插入过程中会对数据进行缓存后再批量写盘。通过GUC参数“partition_mem_batch”和“partition_max_cache_size”，可以设置缓存个数以及缓存区大小。这两个参数的值越小，列存分区表的批量插入越慢。当然，越大的缓存个数和缓存分区，会带来越多的内存消耗。