AlloyDB Omni 資料欄引擎提供下列元件,可加快掃描、彙整和匯總的 SQL 查詢處理速度:
資料欄儲存庫,內含所選資料欄的資料表和具體化檢視資料,並依據資料欄導向格式重新編排。
資料欄查詢規劃工具和執行引擎,可讓您在查詢使用資料欄儲存庫。
您可以在主要執行個體、讀取集區執行個體或唯讀副本上使用資料欄引擎,也可以同時在兩者上使用。您也可以使用自動分欄功能分析工作負載,並自動在資料欄儲存庫中填入可大幅提升效能的資料欄。
如要透過特定查詢使用資料欄引擎,查詢中參照的所有資料欄 (例如聯結和掃描) 都必須位於資料欄存放區。
根據預設,資料欄引擎會使用 1 GB 的執行個體記憶體。視工作負載、記憶體用量,以及是否設定讀取集區執行個體或唯讀副本而定,您可以選擇減少主要執行個體的資料欄引擎記憶體配置,並為讀取集區執行個體或唯讀副本分配更多記憶體。
如要查看及監控資料欄引擎的記憶體用量,請參閱「查看資料欄儲存庫記憶體用量」。如要修改資料欄儲存庫使用的記憶體大小,請參閱「設定資料欄儲存庫的大小」。如要查看執行個體的建議資料欄引擎記憶體大小,請參閱「建議的資料欄儲存庫記憶體大小」。
適合使用資料欄引擎的查詢類型
某些查詢可透過資料欄引擎提升效能。以下列出最能受惠於資料欄引擎的作業和查詢模式:
| 作業 | 查詢模式 |
|---|---|
| 資料表掃描 | 選擇性篩選器,例如 WHERE 子句。大型資料表或 materialized view 中的少數資料欄。 LIKE、SUBSTR 或 TRIM 等運算式。 |
| 匯總函式 | 僅限 SUM、MIN、MAX、AVG 和 COUNT 等運算式。在資料欄掃描查詢的開頭。 未分組或按欄分組。 |
ORDER BY |
只有在資料欄掃描的查詢開頭使用運算子時,才需要這麼做。 |
SORT |
只有在運算子位於資料行掃描查詢的開頭,且只依資料表或 materialized view 的基本資料行排序時,才會發生這種情況。 |
LIMIT |
只有在運算子位於資料欄掃描的查詢開頭,且位於任何 SORT 或 GROUP BY 運算子之前,才適用這項規則。 |
INNER HASH JOIN |
只有在使用的鍵是資料欄,且未使用任何聯結限定詞時,才需要這麼做。 |
| 選擇性聯結 | 只有在資料欄掃描查詢的開頭進行 join 時,才會發生這種情況。 |
如要進一步瞭解哪些查詢最適合使用資料欄引擎、查詢是否使用資料欄引擎,以及使用方式,請參閱「使用 EXPLAIN 驗證資料欄引擎的使用情形」。
如何在 AlloyDB Omni 執行個體使用資料欄引擎
如要在 AlloyDB Omni 執行個體中使用資料欄引擎,請執行下列高階步驟:
在執行個體上啟用引擎。
啟用引擎是一次性作業,必須重新啟動資料庫。
在資料欄商店中新增資料欄。
如要將資料欄新增至資料欄儲存庫,請使用下列其中一種方法:
您可以使用
g_columnar_relations檢視追蹤資料欄商店中的內容,並在新增資料欄後,使用EXPLAIN陳述式驗證 SQL 查詢中資料欄引擎的使用情形。
如需使用資料欄引擎的詳細操作說明,請參閱「設定資料欄引擎」。
可新增至資料欄儲存區的資料
將資料欄新增至資料欄存放區時,可用的資料類型和資料來源會受到一些限制。
支援的資料類型
資料欄引擎僅支援具有下列內建資料類型的資料欄:
arraybigintbooleanbyteachardatedecimaldouble precisionenumfloat4float8integerjsonjsonbnumericrealserialshortsmallinttexttimestampuuidvarchar
如果嘗試手動將內容類型不受支援的資料欄新增至資料欄存放區,資料欄引擎會忽略這類要求。
不支援的資料來源
資料欄引擎不支援具有下列屬性的資料表或 materialized view 做為資料來源:
非葉節點分區資料表
外部資料表
資料表或檢視表的資料列少於 5,000 列
資料欄引擎限制
- 如果對有索引的資料欄執行分析查詢,AlloyDB Omni 最佳化工具可能會選擇使用資料列儲存庫。
- 手動新增至資料欄儲存庫的資料欄不會自動移除。如要強制移除手動新增的資料欄,請在執行個體上使用
google_columnar_engine_drop。 - 自動欄狀化功能可能會根據查詢用量動態新增及移除資料欄。
- 資料欄引擎不支援部分資料類型。如要查看支援的資料類型,請參閱「支援的資料類型」。
如果經常更新資料列,欄狀資料就會失效。如要驗證資料欄儲存庫中的資料表或 materialized view,可以降低更新頻率,或排定更頻繁地重新整理資料欄引擎。
您可以比較
g_columnar_relations中的invalid_block_count和total_block_count欄,確認資料表或檢視表是否受到影響。如果資料表或檢視表經常變更或變更量很大,invalid_block_count就會偏高。