greenplum 分布键选择

   greenplum是基于postgre的数据库，最大的特征就是分布式，多节点（segment）。保存的数据会根据分布键存储到不同的节点上，用于查询或者关联。如果分布键选择得当，数据散列均匀，各个节点的数据量就会保持平衡，量级基本一致。如果选择不当就是导致数据倾斜，某一个节点数据量特别大。直接影响就是木桶效应，其他节点不工作，一个节点处理所有的数据，再提交给master，效率低下。理想状态下关联表分布键相同，在同一节点进行关联提交MASTER。

Greenplum分布键方式：

分布键的创建：

1.     DISTRIBUTED BY（字段1，字段2）指定字段作为分布键
2.     变更分布键（ALTER TABLE 表明 set distributed by(字段1,字段2)），执行后会重新分布节点上的数据。
3.     建表时不指定DISTRIBUTED BY 第一个字段就是分布键。

分布键的选择：

• 经常需要 JOIN 的列

当关联键和分布键均一致时，可以在 Segment 中完成 JOIN，不需要重分布或者广播表（左连接  不能将左表广播，右连接  不能将右表广播，全连接时，两表不允许广播  ）。

当关联键和分布键不一致时，则需要重分布不一致的表或者广播表，带来额外的开销。

          例：左分布键 关联 右非分布键

      无分布键进行关联：

           选择分布键关联代价会减少。

• 分布均匀的列或者多列

选择的分布列值单一，则可能导致数据倾斜，更有可能全部倾斜到一个节点上。master会等待所有的segment提交数据后返回结果，小的节点立即提交，但是大的节点会浪费很多时间。所以一次SQL执行的时间无形中被延长了。

若表中没有分布太均匀的字段 就多个字段进行组合分布。

查询数据倾斜状态: select gp_segment_id,count(*) from ods_events GROUP BY gp_segment_id;

• 高并发查询的条件列

如果数据经常被高并发的键值或离散查询，可以将查询条件的列作为分布列，这样不需要连接到所有的 Segment 去查，可以大大提高并发能力。

• 不要轻易使用随机分布

 随机分布，单表使用还好，如果多表管理，就是上图（无分布键进行关联）的效果了。多节点重分布。。。效率低下

• 不会被修改的字段

程序中也应注意，分布键不能出现在update语句中，半自动修改数据的时候要避开分布键，不要出现在被修改的字段中。