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规划存储模型

openGauss支持行列混合存储。行、列存储模型各有优劣,建议根据实际情况选择。通常openGauss用于TP场景的数据库,默认使用行存储,仅对执行复杂查询且数据量大的AP场景时,才使用列存储。

行存储是指将表按行存储到硬盘分区上,列存储是指将表按列存储到硬盘分区上。默认情况下,创建的表为行存储。行存储和列存储的差异请参见图1

图 1 行存储和列存储的差异

上图中,左上为行存表,右上为行存表在硬盘上的存储方式。左下为列存表,右下为列存表在硬盘上的存储方式。

行、列存储有如下优缺点:

存储模型

优点

缺点

行存

数据被保存在一起。INSERT/UPDATE容易。

选择(Selection)时即使只涉及某几列,所有数据也都会被读取。

列存

  • 查询时只有涉及到的列会被读取。
  • 投影(Projection)很高效。
  • 任何列都能作为索引。
  • 选择完成时,被选择的列要重新组装。
  • INSERT/UPDATE比较麻烦。

一般情况下,如果表的字段比较多(大宽表),查询中涉及到的列不多的情况下,适合列存储。如果表的字段个数比较少,查询大部分字段,那么选择行存储比较好。

存储类型

适用场景

行存

  • 点查询(返回记录少,基于索引的简单查询)。
  • 增、删、改操作较多的场景。

列存

  • 统计分析类查询 (关联、分组操作较多的场景)。
  • 即席查询(查询条件不确定,行存表扫描难以使用索引)。

行存表

默认创建表的类型。数据按行进行存储,即一行数据是连续存储。适用于对数据需要经常更新的场景。

postgres=# CREATE TABLE customer_t1
(
  state_ID   CHAR(2),
  state_NAME VARCHAR2(40),
  area_ID    NUMBER
);

--删除表
postgres=# DROP TABLE customer_t1;

列存表

数据按列进行存储,即一列所有数据是连续存储的。单列查询IO小,比行存表占用更少的存储空间。适合数据批量插入、更新较少和以查询为主统计分析类的场景。列存表不适合点查询。

postgres=# CREATE TABLE customer_t2
(
  state_ID   CHAR(2),
  state_NAME VARCHAR2(40),
  area_ID    NUMBER
)
WITH (ORIENTATION = COLUMN);

--删除表
postgres=# DROP TABLE customer_t2;

行存表和列存表的选择

  • 更新频繁程度

    数据如果频繁更新,选择行存表。

  • 插入频繁程度

    频繁的少量插入,选择行存表。一次插入大批量数据,选择列存表。

  • 表的列数

    表的列数很多,选择列存表。

  • 查询的列数

    如果每次查询时,只涉及了表的少数(<50%总列数)几个列,选择列存表。

  • 压缩率

    列存表比行存表压缩率高。但高压缩率会消耗更多的CPU资源。

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