今天来聊聊怎么高效建表

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更多关于索引的使用,我们我们我们 还不想 参见交互式分析文档设置表属性。

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。聚簇索引不想 加速用户在索引列上的range和filter查询,聚集索引有益于加速时候 带某个列做为where条件的查询。

示例建一张行存表:

表的生命周期是指,从最后一次更新数据时间结速英语 算起,经过指定时间还未变动,则这张表会被自动回收。

接着是数组,关于数组的用法,建议我们我们我们 参考交互式分析文档数组类型。

其次是可空,可空的意思是,或多或少列的行数据还不想 为空值,即必须 数据。

为了更好的查询表,通常会给表设置或多或少属性。

首先是主键,即我们我们我们 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,姓名因为有重名的,但学号确是唯一的,我还不想 从学生表中搜索一根绳子 纪录如查找一所其他同学,就必须根据学号去查找,这不想 找出唯一的俩个,这或多或少主键。

学习了必须 多内容,相信我们我们我们 还是会很糙疑惑,比如,交互式分析是兼容Postgresql的,或多或少或多或少我们我们我们 因为对pg的要素语法不想 很糙熟悉,尤其是构建索引或多或少要素,call_set为甚么用到极致还很糙困惑,那在原先的情况汇报下,我为甚么不想 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,还不想 参见《交互式分析六脉神剑》之Dataworks-HoloStudio初体验),使用HoloStudio的UI建表,不想想 输入代码,只需动动小手点或多或少,就能建好一张表哦。不信,看下图:

字典编码列,指定列的值构建字典映射。字典编码还不想 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列时候 被隐式地设置到 dictionary_encoding_columns 中。

首先,一张最简单的表由表名和字段组成,字段还不想 理解表,一张表的列名,而字段类型,或多或少每列字段的行数据类型,同一列的数据类型不想 唯一,类似于于:俩个名为age的列,不因为下面冒出行数据为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我们我们我们 还不想 参考文档数据类型。



若您在使用过程中,有任何大现象,因为对交互式分析感兴趣,欢迎进钉钉群咨询哦!

建好一张表就让,不想 服务器来存储表,表的存储有行存和列存并不想 法律辦法 。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,并不想 存储都支持,或多或少默认为列存形式,列存对于olap场景较为友好,适合各种繁复查询;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:

建表“高效”,是指建表的强度快吗?no,都9012年了,想啥呢?建表高效是指,建的这张表,为甚么样不想 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!

在我们我们我们 建表时,通常会给表附带属性,比如存储形式、生命周期TTL等,并肩也会构建或多或少索引,以便查询的然还还都可以 够更加高效的得出查询结果。或多或少,不同的产品使用的编程语言又不一样,建表的语法因为也会或多或少差别,那今天小编就来为我们我们我们 讲讲,为甚么样在交互式分析中高效建表,(偷偷告诉你,看了或多或少文章,你的建表强度也会更快哦)

位图索引在或多或少列上构建比特编码。bitmap还不想 对segment结构的数据进行快速过滤,或多或少或多或少建议把where条件的等值查询列建成比特编码。默认所有text列时候 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,再或多或少用担心编程不及别人啦!还在等或多或少,赶紧开通交互式分析用起来吧。

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建好表就让,我们我们我们 为甚么样高效给表导数据呢?有了表数据,为甚么样快速查询呢,因为为甚么样提高查询性能呢?敬请期待下期内容吧!

构建索引是为了加快查询表,在交互式分析中,还不想 构建的索引有以下几种