云数据仓库ADB中，使用字符串类型字段作为分布键和主键，性能怎样？

在阿里云AnalyticDB这类分析型数据库中，选择合适的分布键（Distribution Key）对提升查询性能至关重要，因为它决定了数据在集群内的物理分布方式。对于字符串类型字段作为分布键，其性能影响因素主要包括以下几个方面：

1. 均匀分布性：
   字符串类型的字段作为分布键，其性能好坏很大程度上取决于该字段值的分布情况。若字符串能均匀分布，那么在大规模数据集上的查询能够更好地分散到各个计算节点上并行处理，从而提高整体性能。但如果字符串值集中分布在某些区间，可能导致数据倾斜，进而降低查询效率。

2. 排序与分桶：
   分布式数据库通常通过哈希函数将分布键转换为确定的哈希值，然后基于哈希值进行数据分片。如果字符串字段直接用作分布键，通常会对该字段进行哈希处理。哈希后的字符串可以较好地实现负载均衡，但需要注意的是，不是所有查询都能利用分布键进行有效的局部化计算。

3. 索引及主键：
   主键的选择除了考虑数据分布外，还要关注查询模式。在AnalyticDB中，主键并不一定等同于分布键，但它们都会影响查询性能。如果频繁用于JOIN或WHERE子句中的过滤条件是字符串类型，并且该字段被选为主键，则可以受益于主键索引带来的查询加速效果。然而，对于非常长的字符串或者非唯一性的字符串，作为主键可能会增加存储开销且不适合用于索引。

4. 查询复杂度：
   对于涉及字符串比较、连接或其他复杂操作的查询，即使字符串字段作为分布键，也可能由于内在操作的复杂性而无法显著改善查询性能。

综上所述，在云数据仓库ADB中，使用字符串类型字段作为分布键或主键时，需要确保其值具有良好的分布特性，并且考虑到查询模式、数据大小和操作复杂性等因素的影响。通常情况下，如果字符串字段可以代表业务逻辑上的某种均匀分布特征，并且不会导致查询过于复杂，那么它可以是一个合理的分布键候选者；而作为主键，则需权衡其在查询优化和数据完整性方面的优势与潜在的成本开销。在实际应用中，一般推荐使用业务含义明确、分布均匀且查询频繁使用的整数或日期类型字段作为分布键，而对于字符串字段则结合索引策略进行优化。

在云数据仓库ADB中，使用字符串类型字段作为分布键和主键，性能方面可能会受到一定影响。具体分析如下：

1. 索引结构：对于字符串类型的字段，ADB会默认生成倒排索引，这是一种优化文本搜索的技术。然而，AnalyticDB MySQL版不会自动对字符串类型数据进行分词，这可能会影响到文本搜索的效率。
2. 主键选择：一般来说，选择单数字类型的字段作为主键可能会获得更好的性能，因为数字类型的比较和排序操作通常比字符串类型更高效。尽管如此，ADB支持将字符串或多字段组合作为主键，但在这种情况下，主键的选择应当考虑到分布键和分区键的设置。
3. 存储效率：字符类型如varchar可以存储最大为16MB的变长字符串，但在使用时需要考虑存储效率和查询性能之间的平衡。较长的字符串作为主键可能会导致索引变得庞大，从而影响查询速度。
4. 字符串处理函数：ADB提供了一些字符串处理函数，如SPLIT_TO_MAP、STRCMP、SUBSTR等，这些函数可以用来处理字符串类型的数据。但是，频繁的字符串操作可能会增加系统的计算负担，进而影响性能。

总的来说，虽然ADB支持使用字符串类型字段作为分布键和主键，但在设计表结构时，应当仔细考虑索引结构、主键选择、存储效率以及字符串处理函数等因素，以确保系统的性能。如果可能，建议优先考虑使用数字类型的字段作为主键，以提高查询和操作的效率。同时，根据实际业务需求和数据特性，合理设计数据模型和索引策略，以达到最佳的性能表现。

使用字符串类型字段作为分布键和主键时，性能上可能不如数值类型理想。在阿里云ADB MySQL数据库中，推荐使用数值类型字段作为主键以获得较好的表性能，因为数值类型通常比字符串类型占用空间小且处理效率更高。
对于主键设计，应尽量减少字段个数，并考虑主键大小对性能的影响。多个不定长类型的列（如字符串）作为主键时可能会导致主键较大，从而影响性能。
作为分布键时，建议选择值分布均匀、高频率查询条件以及能有效减少数据Shuffle的字段。尽管可以将字符串类型字段用作分布键，但应当避免选择日期、时间等容易写入倾斜的字段，以免影响写入性能及分布式查询效率。此回答自钉钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。