今天来聊聊怎么高效建表

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示例建一张行存表:

首先是主键,即大伙儿常说的pk(PRIMARY KEY),主键是数据表的唯一索引,比如学生表里有学号和姓名,姓名因此有重名的,但学号确是唯一的,让我从学生表中搜索十根纪录如查找一个多人,就不想 了根据学号去查找,这不想 找出唯一的一个多,这后来 主键。

首先,一张最简单的表由表名和字段组成,字段还不想 理解表,一张表的列名,而字段类型,后来 每列字段的行数据类型,同一列的数据类型不想 唯一,之类:一个多名为age的列,不因此下面再次突然出现行数据为tom吧。示例建一张简单的表如下,当前交互式分析支持的数据类型大伙儿还不想 参考文档数据类型。

学习了那么 多内容,相信大伙儿还是会很糙疑惑,比如,交互式分析是兼容Postgresql的,因此其他大伙儿因此对pg的累积语法全是很糙熟悉,尤其是构建索引之类 累积,call_set为社 用到极致还很糙困惑,那在那么 的状态下,我为社 不想 高效的建表呢?

别担心,交互式分析的神器--HoloStudio来了(关于HoloStudio的介绍,还不想 参见《交互式分析六脉神剑》之Dataworks-HoloStudio初体验),使用HoloStudio的UI建表,不想 了输入代码,只需动动小手点其他,就能建好一张表哦。不信,看下图:

更多关于索引的使用,大伙儿还不想 参见交互式分析文档设置表属性。

建表“高效”,是指建表的强度快吗?no,都9012年了,想啥呢?建表高效是指,建的这张表,为社 样不想 快速的被查询到,同样资源条件下,查询性能相比普通表表现更优!

在大伙儿建表时,通常会给表附带属性,比如存储形式、生命周期TTL等,共同也会构建其他索引,以便查询的完后 不想 更加高效的得出查询结果。因此,不同的产品使用的编程语言又不一样,建表的语法因此也会其他差别,那今天小编就来为大伙儿讲讲,为社 样在交互式分析中高效建表,(偷偷告诉你,看多之类 文章,你的建表强度也会调快哦)

建好一张表完后 ,不想 服务器来存储表,表的存储有行存和列存某种办法。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储;行存储将每条记录的所有字段的数据聚合存储。在交互式分析,某种存储都支持,因此默认为列存形式,列存对于olap场景较为友好,适合各种繁杂查询;行存对于kv场景比较友好,适合基于primary key的点查和scan。

示例建一张列存表:

为了更好的查询表,通常会给表设置其他属性。

位图索引在哪些列上构建比特编码。bitmap还不想 对segment外部的数据进行快速过滤,后来建议把where条件的等值查询列建成比特编码。默认所有text列一定会被隐式地设置到bitmap_columns中。

字典编码列,指定列的值构建字典映射。字典编码还不想 将字符串的比较转成数字的比较,加速group by、filter等查询。默认所有text列一定会被隐式地设置到 dictionary_encoding_columns 中。

其次是可空,可空的意思是,之类 列的行数据还不想 为空值,即那么 数据。

接着是数组,关于数组的用法,建议大伙儿参考交互式分析文档数组类型。

构建索引是为了加快查询表,在交互式分析中,还不想 构建的索引有以下几种

有了UI建表,点点就能快速建表,并构建索引,大大节约时间,也节约语法学习成本,还能在下方编辑框中立即生成建表SQL语言,方便对照以及学习,再后来 用担心编程不及别人啦!还在等哪些,赶紧开通交互式分析用起来吧。

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建好表完后 ,大伙儿为社 样高效给表导数据呢?有了表数据,为社 样快速查询呢,因此为社 样提高查询性能呢?敬请期待下期内容吧!



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表的生命周期是指,从最后一次更新数据时间刚开始算起,经过指定时间还未变动,则这张表会被自动回收。

聚集索引实际是排序索引,索引的的类型和列的顺序关系严格相关。聚簇索引不想 加速用户在索引列上的range和filter查询,聚集索引有助加速一定会带某个列做为where条件的查询。

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