greenplum查看表的数据分布情况来调整dk值
最近正在进行ETL后台系统数据的日志分析,查看运行耗时长的TASK,并找出耗时长的JOB,进行逻辑层面和数据库层面的优化.本文仅从数据库层面上的优化着手(包括SQL语句的调整以及greenplum table dk的调整).查看一个耗时30分钟左右的JOB,找到相应的源表,进行如下分析:
dw=#select gp_segment_id,count(*) from tb_name group by gp_segment_id order by count(*) desc
gp_segment_id count
----------------------
65 16655
说明:gp_segment_id是greenplum table里面的一个隐藏列,用来标记该行属于哪个节点.由此可见,该表只分布在一个节点65上(节点信息请查看gp_segment_configuration),而我的gp总共有96个节点,这显然没有利用到gp多节点运算能力,该表的DK值设置的有问题.因此,使用alter table tb_name set distributed by (col1,...)对表的DK值进行重新设置.然后重新运行上面的语句,一方面观察节点数(是否每个节点都分布了),另一方面观察节点的条数(分布是否平衡)。在上述二项观察指标大致满足要求后,请vacuum full、vacuum analyze一样,彻底回收空间+收集统计信息。把耗时长JOB的源表抓出来,逐个分析,整个TASK的执行时长从3小时缩短到2小时左右(主要是之前表设计的太差,才导致有这么大的优化空间),后期就是对逻辑以及SQL的优化,以及提高并发度,这才是王道。
为了统计分析方便,设计了如下二张表和若干function,用来收集表的分布情况,并发现哪些表需要进行重新调整DK值。
--二张表 CREATE TABLE "public"."table_segment_statistics" ( "table_name" varchar(200) DEFAULT NULL, "segment_count" int4 DEFAULT NULL, "table_rows" int8 DEFAULT NULL ); CREATE TABLE "public"."table_segment_statistics_balance" ( "table_name" varchar(200) DEFAULT NULL, "segment_id" int4 DEFAULT NULL, "segment_count" int8 DEFAULT NULL ); --function CREATE OR REPLACE FUNCTION "public"."analyze_table_dk_balance"(v_schemaname varchar) RETURNS "pg_catalog"."int4" AS $BODY$ DECLARE v_tb varchar(200); v_cur_tb cursor for select schemaname||'.'||tablename from pg_tables where schemaname<>'information_schema' and schemaname<>'pg_catalog' and schemaname<>'gp_toolkit' and tablename not like '%prt%' and schemaname=v_schemaname; BEGIN truncate table public.table_segment_statistics; truncate table public.table_segment_statistics_balance; open v_cur_tb; loop fetch v_cur_tb into v_tb; if not found THEN exit; end if; execute 'insert into public.table_segment_statistics select '''||v_tb||''' as table_name,count(*) as segment_id,sum(num) as table_rows from (select gp_segment_id,count(*) num from '||v_tb||' group by gp_segment_id) t'; execute 'insert into public.table_segment_statistics_balance select '''||v_tb||''' as table_name,gp_segment_id,count(*) as cnt from '||v_tb||' group by gp_segment_id order by gp_segment_id'; end loop; RETURN 0; end; $BODY$ LANGUAGE 'plpgsql' VOLATILE;
分析的语句如下:
--96指的是greenplum的节点(我的机器是96个) select * from public.table_segment_statistics where table_rows is not null and segment_count<96 and table_rows>10000 order by table_rows desc; --找出比平均值超出10%的节点,这个阀值可以自行调整,另:只统计超过1万行的表,小表没有太大的分析意义 select a."table_name",b.segment_id,a.table_rows/a.segment_count as reldk,b.segment_count from "public".table_segment_statistics a inner join "public".table_segment_statistics_balance b on a."table_name" = b."table_name" where a."table_name" is not null and a.table_rows > 10000 and abs(a.table_rows/a.segment_count-b.segment_count)/(a.table_rows/a.segment_count)>0.1