云数据仓库ADB中为啥我表分区之后，用ID去查询 需要几十秒才能查询出结果来呢？

在云数据仓库AnalyticDB（ADB）中，表分区后查询性能不佳（例如用ID查询需要几十秒）可能与以下几个关键因素有关。以下是详细分析和优化建议：

1. 分区键选择不合理

分区键的选择直接影响查询性能。如果分区键未包含在查询条件中，查询时无法利用分区裁剪功能，导致全表扫描，性能显著下降。

• 问题分析：
  如果您使用ID作为查询条件，但ID并非分区键，查询将无法定位到具体的分区，而是扫描所有分区的数据。

• 解决方法：

  • 确保查询条件中包含分区键。例如，如果表按date列分区，则查询时应同时指定date和ID，如：

  SELECT * FROM table_name WHERE date = '2023-10-01' AND ID = 12345;
  

  • 如果ID是高频查询字段，可以考虑将其设置为分区键或二级分区键。

2. 数据分布不均匀（数据倾斜）

数据分布不均匀会导致某些分片（Shard）存储了过多数据，查询时这些分片成为性能瓶颈。

• 问题分析：
  如果分布键选择不当，可能导致数据倾斜。例如，分布键的值分布不均，某些分片上的数据量远大于其他分片。

• 解决方法：

  • 检查数据分布情况：

  SELECT gp_segment_id, COUNT(1) 
  FROM table_name 
  GROUP BY gp_segment_id 
  ORDER BY COUNT(1) DESC;
  

  • 如果发现数据倾斜，可以通过ALTER TABLE命令更改分布键，选择分布更均匀的列：

  ALTER TABLE table_name SET DISTRIBUTED BY (new_distribution_key);
  

3. 分区大小不合理

分区过大或过小都会影响查询性能。分区过大可能导致单次查询处理的数据量过多，而分区过小则会增加元数据管理开销。

• 问题分析：
  根据知识库资料，分区大小应与Shard数成正比。例如，Shard数为64时，分区行数应在[6400万, 32000万]范围内。如果分区大小超出合理范围，查询性能会受到影响。

• 解决方法：

  • 查询当前分区大小：

  SELECT partition_id, row_count 
  FROM information_schema.kepler_partitions 
  WHERE schema_name = '$DB' AND table_name = '$TABLE' AND partition_id > 0;
  

  • 如果分区过小，建议增大分区粒度（如从按天分区改为按月分区）。如果分区过大，建议减小分区粒度（如从按月分区改为按天分区）。

4. 索引缺失

如果查询字段未建立索引，查询时需要进行全表扫描，性能会显著下降。

• 问题分析：
  如果ID字段未建立索引，查询时需要扫描整个分区甚至全表，导致性能低下。

• 解决方法：

  • 为ID字段创建索引：

  CREATE INDEX idx_id ON table_name (ID);
  

  • 如果查询涉及多个字段，可以创建复合索引。例如：

  CREATE INDEX idx_id_date ON table_name (ID, date);
  

5. BUILD任务未完成

分区信息的构建是异步的，如果数据写入后未完成BUILD任务，查询时可能无法正确利用分区信息。

• 问题分析：
  创建分区表后，分区信息需要通过BUILD任务生成。如果BUILD任务未完成，查询时可能无法定位到具体分区。

• 解决方法：

  • 手动触发BUILD任务并等待完成：

  BUILD TABLE table_name;
  

  • 查询BUILD任务进度，确保任务已完成。

6. 锁等待或资源争用

如果系统中存在锁等待或资源争用，查询性能也会受到影响。

• 问题分析：
  如果其他查询正在占用大量资源或导致锁等待，当前查询可能需要排队执行。

• 解决方法：

  • 检查锁诊断信息，确认是否存在锁等待：

  SELECT * FROM pg_stat_activity WHERE state = 'waiting';
  

  • 如果发现阻塞查询，可以取消或终止相关查询：

  SELECT pg_cancel_backend(<进程ID>);
  SELECT pg_terminate_backend(<进程ID>);
  

7. 存储类型选择不当

如果分区表的存储类型不适合查询场景，也可能导致性能问题。

• 问题分析：
  对于频繁写入的分区，建议使用行存表；对于归档数据，建议使用列存表或OSS外表。

• 解决方法：

  • 根据业务需求调整存储类型。例如，对最近的数据使用行存表，对历史数据使用列存表或OSS外表。

总结

根据上述分析，您可以按照以下步骤逐步排查和优化查询性能： 1. 检查分区键是否合理，并确保查询条件包含分区键。 2. 检查数据分布是否均匀，必要时调整分布键。 3. 检查分区大小是否合理，并调整分区粒度。 4. 为查询字段创建索引。 5. 确保BUILD任务已完成。 6. 检查是否存在锁等待或资源争用。 7. 根据业务需求调整存储类型。

通过以上优化措施，查询性能应能得到显著提升。