2.1.1 学习“教程：调优表设计”
进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计 对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询 性能。
教程指引指导您逐步完成选择排序键、分配方式和压缩编码的过程，并介绍如何比较 优化前后的系统性能。
下面各节总结最重要的表设计关键考虑点并给出优秀的实践建议。
2.1.2 选择存储模型
进行数据库设计时，表设计上的一些关键项将严重影响后续整库的查询性能。表设计 对数据存储也有影响：好的表设计能够减少I/O操作及最小化内存使用，进而提升查询 性能。
表的存储模型选择是表定义的第一步。业务属性是表的存储模型的决定性因素，依据 下面表格选择适合当前业务的存储模型。
存储模型 适用场景
行存 点查询(返回记录少，基于索引的简单查询)。
增删改比较多的场景。
列存 统计分析类查询 (group , join多的场景)。
2.1.3 选择分布方式
复制表（Replication）方式将表中的全量数据在集群的每一个DN实例上保留一份。主 要适用于记录集较小的表。这种存储方式的优点是每个DN上都有此表的全量数据，在 join操作中可以避免数据重分布操作，从而减小网络开销，同时减少了plan
segment(每个plan segment都会起对应的线程)；缺点是每个DN都保留了表的完整数 据，造成数据的冗余。一般情况下只有较小的维度表才会定义为Replication表。
哈希（Hash）表将表中某一个或几个字段进行hash运算后，生成对应的hash值，根据 DN实例与哈希值的映射关系获得该元组的目标存储位置。对于Hash分布表，在读/写 数据时可以利用各个节点的IO资源，大大提升表的读/写速度。一般情况下大表定义为 Hash表。
策略 描述 适用场景
Hash 表数据通过hash方式散列到集群中的所
有DN实例上。 数据量较大的事实表。
Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表 数据。
小表、维度表。
如图2-1所示，复制表如图中的表T1，哈希表如图中的表T2。
图2-1 复制表和哈希表
2.1.4 选择分布列
Hash分布表的分布列选取至关重要，需要满足以下原则：
1. 列值应比较离散，以便数据能够均匀分布到各个DN。例如，考虑选择表的主键为 分布列，如在人员信息表中选择身份证号码为分布列。
2. 在满足第一条原则的情况下尽量不要选取存在常量filter的列。例如，表dwcjk相 关的部分查询中出现dwcjk的列zqdh存在常量的约束(例如zqdh=’000001’)，那 么就应当尽量不用zqdh做分布列。
3. 在满足前两条原则的情况，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能 够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。
对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分 DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的 数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下 SQL检查数据倾斜性
select
xc_node_id, count(1) from tablename group by xc_node_id order by xc_node_id desc;
其中xc_node_id对应DN，一般来说，不同DN的数据量相差5%以上即可视为倾 斜，如果相差10%以上就必须要调整分布列。
4. 一般不建议用户新增一列专门用作分布列，尤其不建议用户新增一列，然后用 SEQUENCE的值来填充做为分布列。因为SEQUENCE可能会带来性能瓶颈和不必 要的维护成本。
GaussDB(DWS)支持多分布列特性，可以更好地满足数据分布的均匀性要求。
2.1.5 使用分区表
分区表是把逻辑上的一张表根据某种方案分成几张物理块进行存储。这张逻辑上的表 称之为分区表，物理块称之为分区。分区表是一张逻辑表，不存储数据，数据实际是 存储在分区上的。分区表和普通表相比具有以下优点：
1. 改善查询性能：对分区对象的查询可以仅搜索自己关心的分区，提高检索效率。
2. 增强可用性：如果分区表的某个分区出现故障，表在其他分区的数据仍然可用。
3. 方便维护：如果分区表的某个分区出现故障，需要修复数据，只修复该分区即 可。
GaussDB(DWS)支持的分区表为范围分区表。
范围分区表：将数据基于范围映射到每一个分区。这个范围是由创建分区表时指定的 分区键决定的。分区键经常采用日期，例如将销售数据按照月份进行分区。
2.1.6 使用局部聚簇
局部聚簇（Partial Cluster Key）是列存下的一种技术。这种技术可以通过min/max稀 疏索引较快的实现基表扫描的filter过滤。Partial Cluster Key可以指定多列，但是一般 不建议超过2列。Partial Cluster Key的选取原则：
1. 受基表中的简单表达式约束。这种约束一般形如col op const，其中col为列名，
op为操作符 =、>、>=、<=、<，const为常量值。
2. 尽量采用选择度比较高(过滤掉更多数据)的简单表达式中的列。
3. 尽量把选择度比较低的约束col放在Partial Cluster Key中的前面。
4. 尽量把枚举类型的列放在Partial Cluster Key中的前面。
2.1.7 选择数据类型
高效数据类型，主要包括以下三方面：
1. 尽量使用执行效率比较高的数据类型
一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及 group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查 询，filter条件在一个numeric列上，执行时间为10+s；修改numeric为int类型之 后，执行时间缩短为1.8s左右。
2. 尽量使用短字段的数据类型
长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升IO性能；同时也可以减 小相关计算时的内存消耗，提升计算性能。比如对于整型数据，如果可以用 smallint就尽量不用int，如果可以用int就尽量不用bigint。
3. 使用一致的数据类型
表关联列尽量使用相同的数据类型。如果表关联列数据类型不同，数据库必须动 态地转化为相同的数据类型进行比较，这种转换会带来一定的性能开销。