云数据仓库ADB哪些行为 会增加build 任务？

在云数据仓库ADB（Analytic Database）中，以下行为可能会增加build任务：

一、数据变更相关行为

• 数据导入和加载
• 大量数据插入：当向ADB中批量插入新的数据时，尤其是数据量较大的情况。例如，一次性导入海量的日志数据、业务交易记录等，这可能会触发数据的重新组织和索引更新，从而增加build任务。
• 数据更新频率高：如果频繁地对已存储的数据进行更新操作，如修改表中的字段值，特别是涉及到关键索引字段的更新，ADB需要重新构建相关的数据结构以保证查询性能，进而增加build任务。
• 数据删除操作：大量删除数据也可能导致build任务增加。因为删除操作可能会引起数据存储结构的变化，如删除后的数据块需要重新整理，索引也可能需要相应地调整。

二、表结构变更

• 添加列或修改列属性：当对表结构进行修改，如添加新的列或者改变现有列的数据类型、长度等属性时，ADB通常需要对数据进行重新组织和适配新的结构。例如，将一个整数列的数据类型扩展，或者添加一个新的日期列，这会导致对整个表的数据进行重新评估和构建相关的索引结构，从而增加build任务。
• 创建索引：新建索引是导致build任务增加的常见原因。索引的构建需要对表中的数据进行扫描和排序，以创建高效的索引结构用于加速查询。尤其是在数据量较大的表上创建索引，会占用大量的系统资源并产生相应的build任务。
• 表分区操作：如果进行表分区的创建、修改或者删除操作，例如根据日期范围对销售数据表进行新的分区划分，ADB需要重新组织数据在分区中的存储方式，这个过程涉及数据的移动和重新分配，会导致build任务的增加。

三、数据库配置调整

• 修改存储参数：调整数据库的存储参数，如数据块大小、缓存大小等，可能会影响数据的存储和读取方式。这种情况下，ADB可能需要对已存储的数据进行重新组织，以适应新的存储配置，从而引发build任务。
• 优化器参数改变：当修改查询优化器相关的参数时，数据库可能需要重新评估已有的查询计划和数据结构，以达到最优的查询性能。这个重新评估和调整的过程可能会产生build任务。

在AnalyticDB（ADB）MySQL版中，以下操作可能会增加Build任务：

大量数据的写入：实时写入的数据量越大，系统需要处理的Build任务就越重，因为这些数据需要被转换为历史数据格式，期间涉及索引构建、数据合并等操作。
创建或修改索引：特别是添加复杂的索引类型，如JSON索引、全文索引，会显著增加Build任务的负担。
表结构的变更：执行DDL操作，如增加列、修改列类型等，可能触发Build任务以调整数据存储格式。
手动触发Build任务：通过SQL命令手动执行BUILD TABLE操作，尤其是全表Build或指定大分区进行Build时，会消耗较多时间和资源。
此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”