dataworks全分区分组聚合优化怎么办?

dataworks全分区分组聚合优化怎么办?

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真的很搞笑 2023-06-11 08:38:39 73 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

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。


1. 数据分区优化

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。

1.1 创建分区表

  • 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')
    );
    
    • 说明:根据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;
    
    • 说明:基于id字段创建KEY分区表,数据会均匀分布在多个分区中。

1.2 分区写入优化

  • 在DataWorks中配置离线同步任务,将源表数据写入目标分区表。
    • RANGE分区表写入
    • 配置“导入前准备语句”动态创建新分区。
    • 查询验证数据是否正确写入:
      SELECT * FROM pt_write_test_tb1 partition (pt20231229);
      
    • KEY分区表写入
    • 查询验证数据分布:
      SELECT TABLE_NAME, PARTITION_NAME, TABLE_ROWS, UPDATE_TIME 
      FROM information_schema.partitions 
      WHERE TABLE_NAME = 'pt_write_test_tb2';
      

2. Hash Clustering优化

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。

2.1 转换为Hash Clustering表

  • 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;
    
    • 说明:选择重复键值少的列作为Hash Key,以实现更好的数据分布。
  • 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;
    

2.2 数据迁移

  • 使用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;
    

3. 分组聚合查询优化

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。

3.1 局部聚合

  • 数据在上游节点完成局部聚合,占用少量内存,流式处理避免数据堆积。
  • 示例SQL:
    SELECT sum(A), max(B) FROM tb1 GROUP BY C,D;
    
    • 说明:局部聚合结果包括partial sum(A)partial max(B)、C、D。

3.2 最终聚合

  • 局部聚合结果通过网络传输到下游节点,执行最终聚合。
  • 注意:最终聚合节点需要维护分组值及其聚合状态,可能占用较大内存空间。

4. 性能验证与监控

优化完成后,需对性能进行验证和监控,确保优化效果。

4.1 性能测试

  • 记录以下指标并与基准值对比: | 测试项 | 测试值 | |--------------------|------------| | 数据同步时间 | 无 | | 占用存储大小 | 无 | | 查询执行时间 | 无 | | 查询费用预估 | 无 |
    • 说明:通过性能测试确认优化效果。

4.2 数据质量监控

  • 在DataWorks中创建数据质量监控节点,配置监控规则:
    • 选择待监控表:添加需要监控的目标表。
    • 配置监控数据范围:对于分区表,选择要监控的分区数据。
    • 说明:通过数据质量监控及时发现并处理问题。

5. 常见问题排查

  • 分区不存在

    • 使用ODPS SQL节点查询分区情况,确保分区信息正确配置。
    • 示例查询:
    SELECT * FROM table_name WHERE pt='20231229';
    
    • 说明:如果分区不存在,检查分区表达式配置是否正确。
  • Merge任务失败

    • 检查Merge实例的执行状态,分析日志并解决失败原因。
    • 说明:确保上游任务完成且无延迟。

总结

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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