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gp中的压缩

在GP中测试了下压缩的性能对比。发现压缩后的表全表扫的数据比非压缩表的慢。
看了下GP企业应用实践里面的给的图片也是这样。
在oracle表压缩后的速度更快才对啊。跪求大神指教一波!!!

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wohenkun01 2017-09-07 11:17:55 3017 分享 版权
阿里云 AI 助理回答

关于Greenplum(GP)数据库中压缩表查询性能较慢的问题,这实际上涉及到数据库系统设计、数据存储和查询优化等多个方面的考量。虽然Oracle等其他数据库系统中的数据压缩通常能提升查询性能,但Greenplum作为MPP(大规模并行处理)架构的数据库,其表现可能会有所不同,原因如下:

  1. 压缩与解压开销:在Greenplum中,数据压缩可以减少存储空间需求,但查询时需要解压缩数据,这会引入额外的CPU开销。如果查询涉及大量数据的全表扫描,解压缩操作可能会成为瓶颈,尤其是在CPU资源紧张的情况下。

  2. 并行处理特性:Greenplum擅长于并行处理大数据量的查询。对于非压缩表,由于数据直接可读,多个段(Segment)可以更高效地并行读取和处理数据。而压缩数据可能需要在每个Segment上进行解压,这可能抵消了并行处理的部分优势,尤其是在I/O不是瓶颈,而CPU成为限制因素时。

  3. 数据访问模式:数据压缩的优势在很大程度上取决于数据访问模式。对于频繁的小范围查询,压缩可以减少I/O操作,提高效率。但对于全表扫描,尤其是数据集较大时,压缩的负面影响可能更加明显。

  4. 压缩算法选择:不同的压缩算法对查询性能的影响也不同。Greenplum支持多种压缩级别(如ZLIB, QUICKLZ等),选择合适的压缩算法和级别对于平衡存储空间和查询性能至关重要。

  5. 硬件配置:系统的CPU能力、内存大小、磁盘I/O速度等硬件配置也会影响压缩表的查询性能。在CPU资源充足而存储空间紧张的场景下,数据压缩的优势更为明显。

解决策略: - 评估查询模式:分析工作负载,确定是否经常进行全表扫描。如果是针对特定列或小范围数据的查询居多,针对性地对这些列或分区进行压缩可能更合适。 - 调整压缩级别:尝试使用不同的压缩算法和级别,找到性能与存储节省的最佳平衡点。 - 资源管理:通过调整Greenplum的资源队列设置,合理分配CPU资源,确保查询执行时有足够的计算资源来处理解压缩操作。 - 索引策略:对于频繁查询的列,考虑建立索引,特别是对于那些不适宜压缩或者压缩后性能下降明显的列。

综上所述,数据压缩在Greenplum中的效果需要根据具体的工作负载、硬件配置和查询模式综合考虑。在某些场景下,可能需要权衡存储空间节省与查询性能之间的关系,做出适当调整。

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