MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG的性能优化点主要包括什么方面

本文涉及的产品
阿里云百炼推荐规格 ADB PostgreSQL,4核16GB 100GB 1个月
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: MPP架构数据仓库使用问题之ADB PG的性能优化点主要包括什么方面

问题一:ADB PG的读取流程是怎样的,如何优化读取性能?


ADB PG的读取流程是怎样的,如何优化读取性能?


参考回答:

ADB PG的读取流程首先通过读取file metadata表获取需要扫描的OSS文件,然后根据OSS文件去读取对应数据。读取过程中,通过元数据表的visibility bitmap过滤掉已被删除的数据。为了优化读取性能,引入了DADI进行缓存管理和封装共享文件的访问,实现内存、本地SSD多级缓存加速访问。


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问题二:ADB PG如何保证事务的ACID特性,并在扩缩容时重新分布数据?


ADB PG如何保证事务的ACID特性,并在扩缩容时重新分布数据?


参考回答:

ADB PG通过本地行存表实现事务的ACID特性,支持数据块级别的并发。在扩缩容时,需要重新分布这部分数据,为此重新设计了数据的重分布机制,通过预分区、并行拷贝、点对点拷贝等技术,极大缩短了扩缩容时间。


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问题三:ADB PG的性能优化点主要包括哪些方面?


ADB PG的性能优化点主要包括哪些方面?


参考回答:

ADB PG的性能优化点主要包括三个方面:一是通过本地行存表实现事务ACID,支持数据块级别的并发;二是通过Batch和流水线并行化提高写入吞吐;三是基于DADI实现内存、本地SSD多级缓存加速访问。这些优化措施共同提升了ADB PG的整体性能。


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问题四:File Metadata表中保存了哪些与共享存储文件相关的信息?


File Metadata表中保存了哪些与共享存储文件相关的信息?


参考回答:

File Metadata表中保存了与共享存储文件相关的信息,包括表的oid(table_oid)、hash_bucket的id(hash_bucket_id)、逻辑文件所处的merge级别(level)、逻辑文件对应的oss物理文件id(physical_file_id)、逻辑文件对应的oss物理文件中的stripe id(stripe_id)以及逻辑文件总共具有的行数(Total_count),包括被删除的行数。


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问题五:Hash bucket在ADB PG中有什么作用?


Hash bucket在ADB PG中有什么作用?


参考回答:

Hash bucket在ADB PG中主要用于在扩缩容时搬迁数据时,能够按照bucket来扫描和查询数据,提高数据迁移的效率。同时,在查询时也是按照bucket的顺序进行,有助于优化查询性能。


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