gbase8a rowid功能测试

项目背景:

需要将gbase8a中的业务数据迁移到mysql5.6中,通过kettle迁移特别慢,通过datax迁移数据是kettle的三倍。

实现原理:

基于gbase8a 业务表中的rowid切片,实现数据的迁移,当然也可以使用分页,用rowid还可以轻松实现增量数据的迁移 (业务表无自增ID和自增时间戳的情况),这里只记录一下rowd功能测试

测试环境版本

gbase8a 8.6.2.43-R7-free.110605
mysql5.7.29
datax同步脚本在博客里有https://editor.youkuaiyun.com/md/?articleId=105779378

gbase8a rowid的功能实验

rowid是一个整型数据,默认值是从0开始的,插入一条记录,自动增长1
gbase> select *,rowid from test;
±-----±-----±------+
| name | info | rowid |
±-----±-----±------+
| a | b | 0 |
| b | b | 1 |
| c | c | 2 |
| d | d | 3 |
| e | e | 4 |
±-----±-----±------+

删除中间rowid=1的记录,再插入一条记录,看看rowid是否能被重用
gbase> delete from test where name=‘b’;

gbase> select *,rowid from test;
±-----±-----±------+
| name | info | rowid |
±-----±-----±-

在优化 GBase 8a 数据库性能时,可以从多个维度进行调整,包括库表设计、执行计划分析、分布式架构优化以及索引机制等方面。 ### 一、库表设计优化 在设计数据库表结构时,应遵循自顶而下的优化原则,合理规划业务模型,并选择合适的字段类型。例如,在字段类型选择上,应尽量使用固定长度的数据类型,避免使用可变长度的类型,以减少存储空间和提高查询效率。此外,表的分布策略也应根据数据的访问模式进行设计,以便在分布式环境中实现数据的均衡分布和高效访问。 ### 二、执行计划分析与优化 了解和分析执行计划是优化查询性能的关键步骤。GBase 8a 提供了 `EXPLAIN` 工具来帮助用户查看 SQL 语句的执行计划,从而识别潜在的性能瓶颈。通过 `EXPLAIN`,可以观察到查询是如何被分解执行的,包括表的连接顺序、使用的索引、以及数据扫描的方式等。基于这些信息,可以进一步调整查询语句或索引策略,以提高执行效率。 ### 三、分布式执行计划原理 在 GBase 8a MPP Cluster 中,分布式执行计划决定了查询如何在多个节点之间并行执行。理解分布式执行计划的工作原理对于优化大规模数据集上的查询至关重要。先导知识包括了解数据分布方式、表的分区策略以及节点间的通信机制。通过合理配置这些参数,可以显著提升查询的并行处理能力和资源利用率。 ### 四、索引优化 GBase 8a 使用智能索引技术,与传统数据库的细粒度索引不同,智能索引建立在数据包上,每个字段均自动建有索引。这种粗粒度索引减少了 I/O 操作次数,提高了查询速度,同时占用的空间也远小于传统索引。因此,在设计表结构时,应充分利用智能索引的优势,避免不必要的自增列,因为 GBase 8a 不支持自增列功能。 ### 五、数据迁移与加载优化 当从 Hadoop 等外部系统迁移数据到 GBase 8a 时,可以使用 `gccli` 工具进行高效的数据加载。例如,使用如下命令可以从 Hadoop 文件系统中加载数据到 GBase 8a 表中: ```bash gccli -uxxx -px gbase> load data infile 'hdp://biao_guest@namenode1:25000//user/biao_guest/gbasetest20250313.txt' into table all_judicial_inquiry_new_2020 data_format 3 fields terminated by '|@|'; ``` 此命令通过指定数据格式和字段分隔符,确保数据能够正确解析并插入目标表中。 ### 六、集群部署与配置优化 为了充分发挥 GBase 8a MPP Cluster 的性能潜力,应在安装和配置阶段就考虑优化措施。这包括关闭不必要的系统服务(如防火墙)、禁用 Selinux、创建专用的 DBA 用户、配置最大进程数、调整透明大页和 I/O 调度参数等。此外,集群的初始化和数据分布模式的设置也应根据实际业务需求进行优化,以确保数据在各个节点间均匀分布,避免热点问题。 通过上述方法,可以有效地提升 GBase 8a 数据库的性能,满足高并发、大数据量下的查询需求。
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