dataworks全分区分组聚合优化怎么办?
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在阿里云DataWorks中进行全分区分组聚合优化,可以通过以下步骤实现。这些优化方法结合了数据分区、Hash Clustering、以及查询性能调优的最佳实践。
分区表的设计和使用是提升分组聚合性能的重要手段。通过合理设计分区策略,可以减少扫描的数据量,从而提高查询效率。
RANGE分区表:适用于时间序列数据,例如按日期分区。
CREATE TABLE `pt_write_test_tb1` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`name` varchar(100) COMMENT '名字',
`update_time` datetime COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`, `update_time`),
KEY `idx_update_time` (`update_time`)
)
PARTITION BY RANGE COLUMNS(update_time) (
PARTITION pt20231216 VALUES LESS THAN ('20231216'),
PARTITION pt20231229 VALUES LESS THAN ('20231229')
);
update_time
字段创建RANGE分区表,确保数据按时间范围分布。KEY分区表:适用于基于哈希值的分区,例如按主键ID分区。
CREATE TABLE `pt_write_test_tb2` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`name` varchar(100) COMMENT '名字',
`update_time` datetime COMMENT '更新时间',
PRIMARY KEY (`id`)
)
PARTITION BY KEY(`id`)
PARTITIONS 16;
id
字段创建KEY分区表,数据会均匀分布在多个分区中。SELECT * FROM pt_write_test_tb1 partition (pt20231229);
SELECT TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLE_ROWS, UPDATE_TIME
FROM information_schema.partitions
WHERE TABLE_NAME = 'pt_write_test_tb2';
Hash Clustering是一种存储优化技术,能够显著提升分组聚合查询的性能。
使用ALTER TABLE
语句将现有表转换为Hash Clustering表:
ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY (col_name [, col_name, ...]) INTO number_of_buckets BUCKETS;
如果需要重新创建表,可以直接在建表时指定Hash Clustering属性:
CREATE TABLE table_name (
col1 INT,
col2 STRING
)
CLUSTERED BY (col1) INTO 16 BUCKETS;
INSERT OVERWRITE
语句将源表数据迁移到Hash Clustering表中:
INSERT OVERWRITE TABLE clustered_table SELECT * FROM source_table;
AnalyticDB for MySQL的分布式架构支持高效的分组聚合查询,分为局部聚合和最终聚合两个阶段。
SELECT sum(A), max(B) FROM tb1 GROUP BY C,D;
partial sum(A)
、partial max(B)
、C、D。优化完成后,需对性能进行验证和监控,确保优化效果。
分区不存在:
SELECT * FROM table_name WHERE pt='20231229';
Merge任务失败:
通过以上步骤,您可以有效优化DataWorks中的全分区分组聚合性能。重点在于合理设计分区表、利用Hash Clustering技术、优化查询流程,并通过性能测试和监控验证优化效果。
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