今天来聊聊怎么高效建表

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构建索引是为了加快查询表,在交互式分析中,可不上能构建的索引有以下几种

聚集索引实际是排序索引,索引的的类型和列的顺序关系严格相关。聚簇索引有助加速用户在索引列上的range和filter查询,聚集索引有助加速全是带某个列做为where条件的查询。

字典编码列,指定列的值构建字典映射。字典编码可不上能将字符串的比较转成数字的比较,加速group by、filter等查询。默认所有text列全是被隐式地设置到 dictionary_encoding_columns 中。

建表“高效”,是指建表的时延快吗?no,都9012年了,想啥呢?建表高效是指,建的这张表,怎样样有助快速的被查询到,同样资源条件下,查询性能相比普通表表现更优!

在大伙 建表时,通常会给表附带属性,比如存储形式、生命周期TTL等,一并也会构建或者 索引,以便查询的以前 有助更加高效的得出查询结果。或者 ,不同的产品使用的编程语言又不一样,建表的语法不可能 也会或者 差别,那今天小编就来为大伙 讲讲,怎样样在交互式分析中高效建表,(偷偷告诉你,看了你这人文章,你的建表时延也会快一点 哦)

建好一张表以前 ,时要服务器来存储表,表的存储有行存和列存一种生活方法。列存储将所有记录中相同字段的数据聚合存储;行存储将每条记录的所有字段的数据聚合存储。在交互式分析,一种生活存储都支持,或者 默认为列存形式,列存对于olap场景较为友好,适合各种僵化 查询;行存对于kv场景比较友好,适合基于primary key的点查和scan。

示例建一张列存表:

表的生命周期是指,从最后一次更新数据时间开始英语 了了英文算起,经过指定时间还未变动,则这张表会被自动回收。

更多关于索引的使用,大伙 可不上能参见交互式分析文档设置表属性。

其次是可空,可空的意思是,你这人列的行数据可不上能为空值,即没人 数据。

学习了没人 多内容,相信大伙 还是会有点硬疑惑,比如,交互式分析是兼容Postgresql的,或者 或者 大伙 不可能 对pg的次责语法全是有点硬熟悉,尤其是构建索引你这人次责,call_set怎样用到极致还有点硬困惑,那在原先的情况下,我怎样有助高效的建表呢?

别担心,交互式分析的神器--HoloStudio来了(关于HoloStudio的介绍,可不上能参见《交互式分析六脉神剑》之Dataworks-HoloStudio初体验),使用HoloStudio的UI建表,不时要输入代码,只需动动小手点或者 ,就能建好一张表哦。不信,看下图:

接着是数组,关于数组的用法,建议大伙 参考交互式分析文档数组类型。

为了更好的查询表,通常会给表设置或者 属性。



若您在使用过程中,有任何问题,不可能 对交互式分析感兴趣,欢迎进钉钉群咨询哦!

首先是主键,即大伙 常说的pk(PRIMARY KEY),主键是数据表的唯一索引,比如学生表里有学号和姓名,姓名不可能 有重名的,但学号确是唯一的,我想从学生表中搜索四根纪录如查找一另另另一买车人,就非要根据学号去查找,这有助找出唯一的一另另另一个多多,这就是主键。

示例建一张行存表:

首先,一张最简单的表由表名和字段组成,字段可不上能理解表,一张表的列名,而字段类型,就是每列字段的行数据类型,同一列的数据类型时要唯一,同类:一另另另一个多多名为age的列,不要可能 下面经常出现 行数据为tom吧。示例建一张简单的表如下,当前交互式分析支持的数据类型大伙 可不上能参考文档数据类型。

位图索引在哪此列上构建比特编码。bitmap可不上能对segment內部的数据进行快速过滤,什么都有建议把where条件的等值查询列建成比特编码。默认所有text列全是被隐式地设置到bitmap_columns中。

有了UI建表,点点就能快速建表,并构建索引,大大节约时间,也节约语法学习成本,还能在下方编辑框中立即生成建表SQL语言,方便对照以及学习,再就是用担心编程不及别人啦!还在等哪此,赶紧开通交互式分析用起来吧。

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建好表以前 ,大伙 怎样样高效给表导数据呢?有了表数据,怎样样快速查询呢,不可能 怎样样提高查询性能呢?敬请期待下期内容吧!