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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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：
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
