基于MPP架构的TERADATA技术预览
/***************************************/目录：
第一部分：Teradata架构
第二部分：常见问题，及解决方法
第三部分：Teradata工具实用小技巧
第四部分：JOIN的实现机制
第五部分：JOIN的优化
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第一部分：Teradata架构
1.相关概念
SMP （Symmetrical Multi-Processing）对称多处理
MPP （Massively Parallel Processing）大规模并行处理系统
PE
MPL
AMP
VDISK
PI
UPI
NUPI
PPI
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422795528u9au.png
2.Teradata 体系架构
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422795639Y4P7.png
(1)数据存取架构图－数据存储
步骤:
Parsing Engine分发需要写入的记录.
Message Passing Layer确定应管理记录的AMP
AMP将记录写入磁盘一个AMP管理一个逻辑存储单元
virtual disk （它对应多个物理的存储单元）
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_14227957018jy1.png
(2)Teradata数据存取架构图－数据读取
步骤：
Parsing Engine将数据读取请求发送到处理单元
Message Passing Layer确定要读取的记录属于哪个AMP管理
AMP(s)定位要读取的记录的存储位置并读取.
Message Passing Layer将结果记录反馈到PE
PE将结果记录反馈到请求端.
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422795742IlCL.png
(3)均匀的数据分布
Notes:
每个表中的记录都会比较均匀地分布到各个AMP中.
每个AMP中的都会存储系统中几乎所有表的数据.
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422795883GVkM.png
(4)完全线性扩展性
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422796687Eb57.png
(5)Primary Index 主索引
利用PI访问数据的特点:
总是使用一个AMP
高效率的记录访问方式
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422796758B1gK.png
(6)Primary Index 主索引数据访问
UPI 访问一个AMP，读取一条记录
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797032nOK7.png
NUPI 访问一个AMP，读取多条记录
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797083YPjk.png
(7)数据分布 1（UPI）
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797128yrlV.png
数据分布 2（NUPI）
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_142279716060J9.png
(8)PI的选取
重复值越少越好
个数越少越好
越经常使用越好
少更新
建表时要指定
(9)PPI 例子
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797202qZg9.png
第二部分：常见问题，及解决方法
1.常见问题分类：
表属性不对: Set / Multiset
问题：INSERT操作慢
主索引(PI)设置不合理
问题1：数据倾斜度大，空间爆满。
问题2：JOIN操作，数据需要重分布。
分区索引(PPI)设置不合理
问题：全表扫描
连接条件过于复杂
问题：系统无法优化执行计划
缺乏统计信息
问题：系统无法找到最优化的执行计划
2.表属性：Set & MultiSet
Set Table不允许记录重复
MultiSet Table允许记录重复
默认值:Set Table
Create Table... AS ... 生成的目标表属性默认为Set Table
对SET Table进行INSERT操作，需要检查是否存在重复记录
相当的耗资源
若真要限定唯一性，可以通过UPI或USI实现
3.PI（Primary Index 主索引）的选择
PI影响数据的存储与访问，其选择标准：
不同值尽量多的字段(More Unique Values)
使用频繁的字段:包括值访问和连接访问
少更新
PI字段不宜太多
最好是手动指定PI
4.PPI的使用
PPI（Partition Primary Index，分区索引），把具有相同分区值的数据聚簇存放在一起；
类似于SQL Server的聚簇索引（Cluster Index），Oracle的聚簇表（Cluster Table）。
利用PPI，可以快速插入/访问同一个Partition（分区）的数据。
5.创建可变临时表
它仅存活于同一个Session之内
注意指定可变临时表为multiset（通常也要指定PI）
可变临时表不能带有PPI
6.固化临时表
固化临时表，就是把查询结果存放到一张物理表。
共下次分析或他人使用
Session断开之后，仍然可以使用。
7.数据类型
注意非日期字段与日期字段char & date的转换与关联：
如果数据类型一致可以直接使用；
在CASE WHEN or COALESCE一定要使用显式的类型转换(CAST)
CASE WHEN A = B THEN DATE1 ELSE ‘20061031’ END
应写成CASE WHEN A = B THEN DATE1 ELSE CAST(‘20061031’ AS DATE) END
数值运算时，确保运算过程中不丢失计算精度。
CAST(100/3 AS DEC(5,2))应该写成CAST(100/3.00 AS DEC(5,2))
8.字符(串)与数字相比较
比较规则:
1) 比较两个值(字段)，它们的类型必须一样！
2) 当字符(串)与数字相比较时，先把字符(串)转换成数字，再进行比较。
9.目标列的选择
减少目标列，可以少消耗SPOOL空间，从而提高SQL的效率
当系统任务繁忙，系统内存少的时候，效果尤为明显。
10.Where条件的限定
根据Where条件先进行过滤数据集，再进行连接(JOIN)等操作
这样，可以减少参与连接操作的数据集大小，从而提高效率
好的查询引擎，可以自动优化；但有些复杂SQL，查询引擎优化得并不好。
注意：系统的SQL优化，只是避免最差的，选择相对优的，未必能够得到最好的优化结果。
11.用Case When替代UNION
两个子查询的表连接部分完全一样
两个子查询除了取数据条件，其它都一样。
Union all是多余的，它需要重复扫描数据，进行重复的JOIN
可以用Case when替代union
12.用OR替代UNION
两个子查询的表连接部分完全一样
两个子查询除了取数据条件，其它都一样。
Union all是多余的，它需要重复扫描数据，进行重复的JOIN
可以用OR替代union
此类的问题，在脚本中经常见到。
13.Union和Union all
Union与Union all的作用是将多个SQL的结果进行合并。
Union将自动剔除集合操作中的重复记录；需要耗更多资源。
Union all则保留重复记录，一般建议使用Union all。
第一个SELECT语句，决定输出的字段名称，标题，格式等
要求所有的SELECT语句：
1) 必须要有同样多的表达式数目；
2) 相关表达式的域必须兼容
14.先Group by再join
记录数情况：t: 580万，b: 9400万, c:8, d:8
主要问题：假如连接顺序为：((b join c)join d) join t)
则是( (9400万 join 8) join 8) join 580万)
数据分布时间长(IO多)，连接次数多
解决方法：先执行(t join b)，然后groupby，再join c，d
结果：
(1) VTDUR_MON join VTNEW_SUBS_THISYEAR
PI相同，merge join，只需10秒
(2)经过group by，b表只有332记录
(3)b join c join d， 就是：
332 × 8 × 8
(4)最终结果：5记录，共40秒
先汇总再连接，可以减少参与连接的数据集大小，减少比较次数，从而提高效率。
以下面SQL为例，假设历史表（ History ）有1亿条记录
左边的SQL，需要进行 1亿 × 90次比较
右边的SQL，则只需要 1亿 × 1 次比较
15.SQL书写不当可能会引起笛卡儿积
以下面两个SQL为例，它们将进行笛卡儿积操作。
例子1：
Select
employee.emp_no
, employee.emp_name
From employee A
表Employee与表A进行笛卡儿积
例子2：
SELECT A.EMP_Name, B.Dept_Name
FROM employee A, Department B
Where a.dept_no = b.dept_no;
表A与表B进行笛卡儿积
表A与表B进行Inner Join
16.修改表定义
常见的表定义修改操作：
增加字段
修改字段长度
建议的操作流程
Rename table db.tablex as db.tabley;
通过Show table语句获得原表db.tablex的定义
定义新表： db.tablex
Insert into db.tablex(。。。)
select 。。。 From db.tabley;
Drop table db.tabley;
Teradata提供ALTER TABLE语句，可进行修改表定义
但，不建议采用ALTER TABLE方式。
17.插入/更新/删除记录时，尽量不要Abort
当目标表有数据时，插入和更新操作，以及部分删除，都产生TJ
如果此时abort该操作，系统将会回滚
对于大表进行Update/DELETE操作，将耗费相当多的资源与相当长的时间。
Update/Delete操作，需要事务日志TJ（Transient Journal）
以防意外中断导致数据受到破坏
在Update/Delete操作中途被Cancel，系统则需回滚，这将耗更多的资源与时间！
第三部分：Teradata工具实用小技巧
1.SQL变量
SELECT DATABASE; 显示当前数据库
PVIEW
SELECT USER; 显示当前Session登陆的用户名
lusc
SELECT DATE, CURRENT_DATE ; 显示当前日期
20070806 , 20070806
定义格式: SELECT CAST(DATE AS DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
Select TIME, CURRENT_TIMESTAMP(0);显示当前时间
18:46:35, 2007-08-06 18:46:34+00:00
转换: SELECT CAST(CURRENT_TIMESTAMP(0) AS CHAR(19));
2007-08-06 18:47:59
2.日期(DATE)的操作
取当前天：
select cast( current_date as DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
取当前天的前一天，后一天
select cast( current_date -1 as DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
select cast( current_date + 1 as DATE FORMAT 'YYYYMMDD')
取前(后)一个月的同一天
Select add_months(current_date , -1)
Select add_months(current_date ,1)
若current_date为20070331，结果是什么？
取当前天所在月的第一天
select substr(cast(current_date as date format 'YYYYMMDD'),1,6) || '01';
取当前天所在月的最后一天
select cast( substr(cast( add_months(current_date,1) as date format 'YYYYMMDD'),1,6) || '01‘ as date format 'YYYYMMDD') -1
日期相减
SELECT ( DATE '2007-03-01' - DATE '2004-01-01') day(4);
SELECT(DATE'2007-03-01'- DATE'2004-01-01') month(4) ;
3.日历表：Sys_calendar.Calendar
用于进行复杂的日期计算
判断日期是否合法，例如20070229
SELECT * FROM Sys_calendar.Calendar
WHERE calendar_date = cast('2007-02-29' as date format ‘yyyy-mm-dd’);
返回空值，则说明该日期是非法的。
判断某日归属当月(当年)的第几周，当年的第几季度等
Selectweek_of_month, Week_of_year, quarter_of_year
From Sys_calendar.Calendar
WHERE calendar_date = cast('2006-10-15' as date format 'yyyy-mm-dd');
取当前月的天数
Select max(day_of_month)
From Sys_calendar.Calendar
WHERE cast( cast(calendar_dateas date format 'yyyymmdd') as char(8))like '200708%‘
或 where month_of_calendar in (
select month_of_calendar
From Sys_calendar.Calendar
where calendar_date = cast('2007-08-01' as date format 'yyyy-mm-dd')
)
第四部分：JOIN的实现机制
1.LEFT Outer Join 举例
SELECT E.Last_name
,E.Department_Number
,D.Department_Name
FROM Employee E LEFT OUTER JOIN
Department D
ON E.Department_Number = D.Department_Number
Last_Name Department_Number Department_Name
Crane 402 software support
James 111 ?
Runyon 501 marketing and sales
Stein 301 research and develop
Green ? ?
Trainer 100 executive
Kanieski 301 research and develop
内连接相比，这个查询的结果集会增加下面的一些记录:
部门号为空的员工。
部门号不在部门代码表里面的员工。
2.Join之前的重分布
Join 的列都是两个表的PI 不需要数据重分布.
SELECT . . .
FROM Table1T1
INNER JOIN Table2T2
ON T1.A = T2.A;
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797374pJDZ.png
Join 的列都是在一个表上是PI，另外一个表上不是PI 是PI的表不需要重分布.
SELECT . . .
FROM Table1T1
INNER JOIN Table2
ON T1.A = T2.A;
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797427scqh.png
3.复制小表到Spool空间
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797464LsXn.png
4.关联策略 Merge Join
适用情况：
两个表的数据量都比较大时
例如 100万 × 30万
用来Join的记录必须位于相同的AMP上
Merge Join 仅仅读取每个表一次.
对于等值条件的Join，优化器经常会选用Merge Join.
通常情况下比product join的效率更高.
Merge join 处理流程:
找到一个小表.
如果需要:
将一个或者两个表要用到的数据都放在Spool空间里.
基于Join列的hash值将记录重分布到相应的AMP.
根据Join列的hash顺序对spool里面的记录进行排序.
对于Join列的Hash值相同的记录进行比较.
与Product Join相比，比较次数大大降低.
5.关联策略 Product Join
适用情况：
大表非PI字段对小表
例如 30万 × 50
不对记录做排序
如果内存里面放不下的时候需要多次读取某张表.
Table1 的每条记录要与 Table2 的每条记录进行比对.
满足条件的记录会被放到 spool空间中.
之所以会被称作Product Join 是因为:
总共的比较次数 = Table 1 的记录条数 * Table 2的记录条数
当内存里面不能存放某一个表的所有数据的时候，这种比较会变得非常的消耗资源，因为总是需要内外存的交换。
如果没有where条件，Product Join通常会产生无意义的结果.
Product Join 处理步骤:
找到小表并在Spool空间中复制到所有AMP上.
在每个AMP上，Spool空间里的小表的每一行和大表在该AMP上的每一行做Join
6.关联策略 Hash Join
适用情况：
大表非PI字段对中等小的表
例如 700万 × 1万
优化器技术有效的将小表放在Cache内存中，并且与未排序的大表进行关联.
Row Hash Join的处理流程:
找到小表.
重分布小表或者复制小表到各个AMP的内存中.
将小表在Cache内存中按照join字段的 row hash顺序排序.
将记录放在内存中.
用大表的join字段的row hash在内存中进行折半查找.
这种join将减少大表的排序、重分布或者拷贝.
EXPLAIN 将会看见类似于“Single Partition Hash Join”的术语.
7.多表连接
多表连接可以分解为两两连接.
对下面的SQL，查询引擎可以选择较优的执行计划：例如，Plan1或者Plan2。
SELECT …. FROM Table_A, Table_B, Table_C, Table_DWHERE . . . ;
对下面的SQL，查询引擎只能选择Plan2，否则结果有可能不对。
SELECT ….
FROM Table_A left join Table_B on A.c1 = B.c2
INNER JOIN Table_C ON B.c2 = c.c3
LEFT JOIN Table_D ON D.C4 = A.C1
WHERE . . . ;
http://blog.itpub.net/attachment/201502/1/30088512_1422797545xgF4.png
第五部分：JOIN的优化
1.改变查询计划的手段
修改PI
收集统计信息
关联字段上的统计信息
Partition上的统计信息
Where条件上的统计信息
Group by 字段上的统计信息
查看某个表的统计信息情况：help stat DBName.TableName
查看详尽的统计情况：select * from pview.vw_statistic_info
通过Explain查看，尚需统计哪些信息？
diagnostic helpstats on for session;
2.JOIN问题的经验分析
运行速度慢的SQL，绝大多数都是JOIN
例外1：INSERT操作慢，可能是因为目标表为set类型，或者PI不对
例外2：数据读取慢，可能用like操作，或者数据本身就很大
JOIN的问题，主要在于：
数据分布方式不对：把大表进行duplicate，或者redistribute
大表Redistribute有可能导致数据分布不均衡
JOIN算法不对：
例如，大表join小表，用merge join导致大表需要重新hash与sort
例如，大表join大表不用merge join
JOIN问题的解决办法：
对参与join的字段进行统计信息
必要的时候，固化临时表，并统计信息
一般情况下，不需要调整SQL的业务逻辑
来源: http://blog.itpub.net/30088512/viewspace-1423022/
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