Redshift 更改查询

Posted 2023-03-31

【中文标题】Redshift 更改查询

【英文标题】：Redshift Alter query

【发布时间】：2020-09-29 11:11:11

【问题描述】：

在下面的查询中，我们在 Redshift 中使用为拆分函数添加新列。我想知道，这是最好的方式（在性能方面）还是其他方式？请告诉我 。因为我在这个查询中遇到了性能问题

ALTER TABLE schemaname.test ADD COLUMN WASD_3 VARCHAR DEFAULT NULL;
UPDATE schemaname.test
SET WASD_3=SPLIT_PART(details, '_', 1)::VARCHAR

【问题讨论】：

表格有多少行和多少列？

300,000 条记录和 20 列

这不是一个巨大的数字（例如数百万或数十亿），所以我建议您做一些时序测试，看看您是否对UPDATE + VACUUM 满意，或者您是否需要增加额外的努力以选择不同的表格。

【参考方案1】：

UPDATE 命令在 Amazon Redshift 中的效率非常低，因为整个现有行都被标记为“已删除”，并且在行存储块的末尾附加了一个新行。这意味着数据在表被清理之前是未排序的。

如果表很大，将数据选择到新表中然后将数据复制回原始表或重命名表会更有效。