greenplum 分区优化

Posted 2023-03-31

【中文标题】greenplum 分区优化

【英文标题】：greenplum partition optimization

【发布时间】：2011-12-15 01:48:02

【问题描述】：

在 greenplum 上，我有一个名为 fact_table 的大表，它由 RANGE(day_bucket) 分区。为什么以下查询这么慢：

select max(day_bucket) from fact_table where day_bucket >= '2011-09-11 00:00:00' and day_bucket < '2011-12-14'.

我想它应该只查看每个分区的头部并立即返回结果，因为同一 day_bucket 列的每个分区。但是 greenplum 进行了一次 FULL 扫描来计算结果。谁能给我解释一下原因？

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更新：

感谢您回答我的问题，但这对您的提示没有帮助。 Greenplum 总是进行全面扫描，即使我使用 PARTITION BY LIST(day_bucket) 创建表：

创建表事实表（ id 字符变化（25）NOT NULL， 没有时区的 day_bucket 时间戳 NOT NULL， ) WITH (appendonly=true, orientation=column, compresstype=zlib, compresslevel=6) 分配者 (user_id) 分区列表 (day_bucket) ( 分区 p20120101 值 ('2012-01-01 00:00:00'::timestamp without time zone) WITH (tablename='fact_table_1_prt_p20120101', appendonly=true,orientation=column, compresstype=zlib, compresslevel=6), 分区 p20120102 值 ('2012-01-02 00:00:00'::timestamp without time zone) WITH (tablename='fact_table_1_prt_p20120102', appendonly=true,orientation=column, compresstype=zlib, compresslevel=6), 分区 p20120103 值 ('2012-01-03 00:00:00'::timestamp without time zone) WITH (tablename='fact_table_1_prt_p20120103', appendonly=true,orientation=column, compresstype=zlib, compresslevel=6), 分区 p20120104 值 ('2012-01-04 00:00:00'::timestamp without time zone) WITH (tablename='fact_table_1_prt_p20120104', appendonly=true,orientation=column, compresstype=zlib, compresslevel=6), ......

解释命令显示它总是进行全扫描：

-> mytestlist_1_prt_p20120102 mytestlist 上的仅追加列扫描（成本=0.00..34.95 行=1 宽度=8） 过滤器：day_bucket >= '2012-01-02 00:00:00'::timestamp without time zone AND day_bucket 在 mytestlist_1_prt_p20120103 mytestlist 上仅追加列扫描（成本=0.00..39.61 行=1 宽度=8） 过滤器：day_bucket >= '2012-01-02 00:00:00'::timestamp without time zone AND day_bucket

【问题讨论】：

桌子上有索引吗？每个分区平均有多少行？

以后请编辑您的问题以添加更多信息。而且，我已经合并了您似乎意外创建的额外帐户。

您使用的是什么版本的 GPDB？你能发布一个完整的解释计划吗？

【参考方案1】：

您应该注意应用于分区的约束。 为了让优化器正确地从扫描中排除一些分区，你应该帮助他。在您的情况下，您应该使用显式类型转换：（GP 在计划阶段无法自动理解像 'yyyy-mm-dd' 这样的刺痛实际上是时间戳）

select max(day_bucket) 
from fact_table 
where day_bucket >= '2011-09-11 00:00:00'::timestamp 
  and day_bucket <  '2011-12-14'::timestamp