GaussDB的存储模型与审视和修改表定义概述

一、存储模型

进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询性能。

表的存储模型选择是表定义的第一步。客户业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据下面表格选择适合当前业务的存储模型：

二、审视和修改表定义

在分布式框架下，数据分布在各个DN上。一个或者几个DN的数据存在一块物理存储设备上，好的表定义至少需要达到以下几个目标：

1. 表数据均匀分布在各个DN上，以防止单个DN对应的存储设备空间不足造成集群有效容量下降。选择合适分布列，避免数据分布倾斜可以实现该点。

2. 表Scan压力均匀分散在各个DN上，以避免单DN的Scan压力过大，形成Scan的单节点瓶颈。分布列不选择基表上等值filter中的列可以实现该点。

3. 减少扫描数据数据量。通过分区的剪枝机制可以实现该点。

4. 尽量极少随机IO。通过聚簇/局部聚簇可以实现该点。

5. 尽量避免数据shuffle，减小网络压力。通过选择join-condition或者group by列为分布列可以最大程度的实现这点。

   
   

从上述描述来看表定义中最重要的一点是分布列的选择。创建表定义一般遵循图1所示流程。表定义在数据库设计阶段创建，在SQL调优过程中进行审视和修改。

图1 表定义流程