【视频】云原生数据仓库 AnalyticDB PG 解析与实践(下)|学习笔记(四)

本文涉及的产品
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,基础系列 4核8GB
RDS MySQL DuckDB 分析主实例,集群系列 4核8GB
RDS AI 助手,专业版
简介: 快速学习【视频】云原生数据仓库 AnalyticDB PG 解析与实践(下)

开发者学堂课程【数据仓库 ACP 认证课程【视频】云原生数据仓库 AnalyticDB PG 解析与实践(下)】学习笔记,与课程紧密联系,让用户快速学习知识。

课程地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/928/detail/14627


【视频】云原生数据仓库 AnalyticDB PG 解析与实践(下)


二十一、SQL 性能调优:数据倾斜的原因和解决

建表过程指定分布键或分布规律:

CREATE TABLE table_ name

( ...... )

[ DISTRIBUTED BY (column. name, [...])  (哈希分布方式)

| DISTRIBUTED RANDOMLY        (随机分布方式)

| DISTRIBUTED REPLICATED ]      (复制分布方式)

;

修改分布键或分布规律:

ALTER TABLE [IF EXISTS ] [ONLY] name SET

WITH (REORGANIZE=true/false)

| DISTRIBUTED BY (column name, [...])

| DISTRIBUTED RANDOMLY

| DISTRIBUTED REPLICATED

;

 image.png注意:

修改分布键或分布规律大多数情况都将会进行数据迁移,数据量过大的表该操作会相对较久并且会锁表,无法查询。

REORGANIZE=false仅在修改前后一致或修改为随机分布时才会不进行数据重分布。

分布策略选择规则:

●小表(总行数低于1万,根据实际情况可以进行调整)优先选择复制表分布策略(DISTRIBUTEDREPLACATED)

●大表优先选择参与Join/GroupBy计算的字段作为分布键Hash分布。这时需要注意,使用哈希分布如果使用在一个分布键上的分布均匀,那它对整个的系统性能是最有利的,如果说无法保障其分布均匀,产生较大的数据倾斜,就不能使用哈希分布。

●若没有数据分布均匀的字段作为分布键使用,采用随机分布策略(DISTRIBUTED RANDOMLY)

 

二十二、演示1:通过 DTS 做数据同步

前置条件:

1.提前存在1个RDS MySQL实例和一个ADB PG实例;

2. MySQL实例里面创建好表,里面插入一定量的数据;

3.开通DMS(为了演示方便)

操作步骤:

1.配置DTS数据同步任务,将表从RDS同步到ADB PG ;

2.启动同步任务;

3.通过DMS观察全量同步结果;

4.在RDS源端继续删除一些数据;

5.通过DMS观察增量同步结果

在DMS数据管理服务里面,找到集成与开发(DTS),默认进入的是数据迁移,找到数据重复,铅以后同步是比较接近的,数据迁移是一次性把数据都迁移过去就结束了,数据同步是建立一个内容之后它会一直进行维护。
数据同步里面创建任务,数据库类型选择MySQL,注意实例地区,要先创建好数据库的账号,当源端和目标端都选择正确以后,需要测试一下,测试通过以后开始下一步操作。从左边选择源库的对象,如果目标案已经存在了这个表,选择清空目标端数据,当然也要根据具体的业务模式进行选择,其他默认操作就可以。

下一步配置库表字段,类型选择哈希分布表,下一步保存任务后台进行预检查,该需要花费一分钟的时间,到这不就表示,所有的检查工作已经做完了,如果要配置链路的话点击下一步购买。

image.png进入同步任务视图,首先进行任务初始化,进行实时刷新,同步的过程分为三个步骤,第一个是库表结构进行同步,第二个是全量同步,第三个是进行增量同步。

整个系统在搭建的初期把线路搭建好,后面监控它日常工作方式就不需要经常去创建任务链路。这时候目的库已经存在了一张表,执行一下就可以看到数据已经同步完成,与Mysal数据量是一样的。

 

二十三、演示2:增加监控报警规则

前置条件:

1.开通1个一个ADB PG实例;

操作步骤:

1.登陆实例控制台;

2.登陆云监控,关联监控资源;

3.设置报警规则

进入云监控控制台,里面显示是空的,是因为存储的两种方式有资源弹性和资源预留,里面显示的是资源预留的场景,点击小铃铛按钮,从这个入口进来的话它会自动关联当前的实例,自定义名称,对连接数进行设置,要根据具体的场景进行设置,通知对象云帐号报警联系人,云平台最后统一去设定,告警级别默认就可以,没有问题的话就点确认。

image.png可以查看报警历史,也可以再次进行规则修改。

 

二十四、演示3:排查解决数据倾斜

前置条件:

1.开通1个一个ADB PG实例;

2.某库里面存在若干的表,其中某表存在较严重的数据倾斜

操作步骤:

1.登陆实例控制台,从节点监控观察到存在数据倾斜;

2.登陆数据库,执行命令排查具体倾斜的表;

3.执行命令修改分布列,解决数据倾斜问题;

image.png找到实例监控的节点监控,可以看到存储使用量,存储使用量有四个节点,正常情况下,它们都在同一条水平线上,这时候发现黄色的线高于其他颜色的线,存储水位也是这种情况,这时候就存在了数据倾斜。

发现有数据清洗,现在以后就要去进行定位,查找一下倾斜情况。修改一下分布列,这个过程需要搬迁数据,所以在执行过程中这个表也是不可以读写的。

 

 

二十五、真题讲解

1.在AnalyticDB PostgreSQL版中,下面(  )场景不是DTS的设计目标。

A.异地灾备

B.异构数据库读写分离

C.停机迁移数据

D.异地多活

正确答案:C

分析:所有的迁移数据和同步数据,需要源端和目的端都是启动的,所以停机迁移数据不是DTS的设计目标。

2.在AnalyticDB PostgreSQL版中,DTS增量同步支持的操作包括(  )?

A. COPY

B. DELETE

C. ADD PARTITION

D. ALTER TABLE

E. ADD TABLE

正确答案:ABD

3.AnalyticDB PostgreSQL可以通过SQL诊断功能来检索某个时间段内执行耗时较长的查询,然后在查询属性中查看目标查询的耗时。以下属于查询CPU消耗较大的是(   ) ?

A.过滤条件没有下推到存储层

B. Join条件中带有过滤操作

C. Join时没有指定Join条件

D. Join条件中没有带有过滤操作

E.过滤条件下推到存储层

正确答案:ABC

4.在AnalyticDB PostgreSQL版中,在修改分布键时若没有指定REORGANIZE=fasle,会发生(   ) ?

A.表不发生重分布

B.表中被删除的数据仍然保留

C.表中被删除的列仍然保留

D.表在分布键没有发生变化或指定随机分布策略时不进行重分布

正确答案:ABC

5.在AnalyticDB PostgreSQL版中,用户连接实例发现业务作业跑的比较慢,同时业务查询SQL处于running的状态,这个可能是如下(   )原因引起的。

A.连接数超出限制

B. XLOG堆积太大

C.数据倾斜太大

D.任务排队堆积

正确答案:C

相关实践学习
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 使用教程
云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是一种支持高并发低延时查询的新一代云原生数据仓库,高度兼容MySQL协议以及SQL:92、SQL:99、SQL:2003标准,可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索,快速构建企业云上数据仓库。 了解产品 https://www.aliyun.com/product/ApsaraDB/ads
相关文章
|
9月前
|
存储 SQL 监控
数据中台架构解析:湖仓一体的实战设计
在数据量激增的数字化时代,企业面临数据分散、使用效率低等问题。数据中台作为统一管理与应用数据的核心平台,结合湖仓一体架构,打通数据壁垒,实现高效流转与分析。本文详解湖仓一体的设计与落地实践,助力企业构建统一、灵活的数据底座,驱动业务决策与创新。
|
存储 分布式计算 大数据
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
大数据揭秘:从数据湖到数据仓库的全面解析
417 19
|
存储 人工智能 Cloud Native
NAS深度解析:面向云原生应用的文件存储
本文深入解析了面向云原生应用的文件存储NAS,由阿里云专家分享。内容涵盖Cloud Native与AI浪潮下的技术创新,包括高性能、弹性伸缩、成本优化及数据安全等方面。针对云原生应用的特点,NAS在Serverless生态中不断演进,提供多种产品规格以满足不同需求,如极速型NAS、归档存储等,确保用户在高并发场景下获得稳定低延时的存储体验。同时,通过优化挂载参数和容器访问策略,提升整体性能与可用性。
647 11
|
存储 Cloud Native 块存储
EBS深度解析:云原生时代企业级块存储
企业上云的策略,从 Cloud-Hosting 转向 Serverless 架构。块存储作为企业应用上云的核心存储产品,将通过 Serverless 化来加速新的计算范式全面落地。在本话题中,我们将会介绍阿里云块存储企业级能力的创新,深入解析背后的技术细节,分享对未来趋势的判断。
1058 3
|
Kubernetes Cloud Native 云计算
云原生技术深度解析:重塑企业IT架构的未来####
本文深入探讨了云原生技术的核心理念、关键技术组件及其对企业IT架构转型的深远影响。通过剖析Kubernetes、微服务、容器化等核心技术,本文揭示了云原生如何提升应用的灵活性、可扩展性和可维护性,助力企业在数字化转型中保持领先地位。 ####
|
运维 Kubernetes Cloud Native
Kubernetes云原生架构深度解析与实践指南####
本文深入探讨了Kubernetes作为领先的云原生应用编排平台,其设计理念、核心组件及高级特性。通过剖析Kubernetes的工作原理,结合具体案例分析,为读者呈现如何在实际项目中高效部署、管理和扩展容器化应用的策略与技巧。文章还涵盖了服务发现、负载均衡、配置管理、自动化伸缩等关键议题,旨在帮助开发者和运维人员掌握利用Kubernetes构建健壮、可伸缩的云原生生态系统的能力。 ####
|
Kubernetes Cloud Native 调度
云原生批量任务编排引擎Argo Workflows发布3.6,一文解析关键新特性
Argo Workflows是CNCF毕业项目,最受欢迎的云原生工作流引擎,专为Kubernetes上编排批量任务而设计,本文主要对最新发布的Argo Workflows 3.6版本的关键新特性做一个深入的解析。
|
监控 Cloud Native 持续交付
云原生技术深度解析:重塑现代应用开发与部署范式####
本文深入探讨了云原生技术的核心概念、关键技术组件及其在现代软件开发中的重要性。通过剖析容器化、微服务架构、持续集成/持续部署(CI/CD)等关键技术,本文旨在揭示云原生技术如何促进应用的敏捷性、可扩展性和高可用性,进而推动企业数字化转型进程。不同于传统摘要仅概述内容要点,本部分将融入具体案例分析,直观展示云原生技术在实际应用中的显著成效与挑战应对策略,为读者提供更加丰富、立体的理解视角。 ####
|
存储 Cloud Native 数据处理
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
本文整理自阿里云资深技术专家、Apache Flink PMC 成员梅源在 Flink Forward Asia 新加坡 2025上的分享,深入解析 Flink 状态管理系统的发展历程,从核心设计到 Flink 2.0 存算分离架构,并展望未来基于流批一体的通用增量计算方向。
545 0
从嵌入式状态管理到云原生架构:Apache Flink 的演进与下一代增量计算范式
|
8月前
|
运维 监控 Cloud Native
从本土到全球,云原生架构护航灵犀互娱游戏出海
本文内容整理自「 2025 中企出海大会·游戏与互娱出海分论坛」,灵犀互娱基础架构负责人朱晓靖的演讲内容,从技术层面分享云原生架构护航灵犀互娱游戏出海经验。
701 15

推荐镜像

更多
  • DNS