优化表 Schema 设计

更新时间：2025-08-21

概述

Schema 设计和调优中，表设计是其中重要的一部分，包括表引擎选择、分区分桶列选择、分区分桶大小设置、key 列和字段类型优化等。缺乏 Schema 设计的系统，有可能会导致数据倾斜等问题，不能充分利用系统并行和排序特性，从而影响 PALO 在业务系统中发挥真实的性能优势。

本章将从实际案例的角度，展示几种典型场景下因 Schema 设计问题导致的性能瓶颈，并给出优化建议，供业务调优参考。

案例 1：表引擎选择

PALO 支持 Duplicate、Unique、Aggregate 三种表模型。其中，Unique 又可以进一步分为 Merge-On-Read（MOR）和 Merge-On-Write（MOW）两种。

这几种表模型的查询性能，由好到差依次为：Duplicate > MOW > MOR == Aggregate。因此，通常情况下，如果没有特殊需求，推荐使用 Duplicate 表，以获得更好的查询性能。

优化建议：

当业务无数据更新需求，但对查询性能有较高要求时，推荐使用 Duplicate 表。

案例 2：分桶列选择

PALO 支持对数据进行分桶操作，即依据 Schema 中预设的分桶键来分布数据，进而形成数据 Bucket。

选取恰当的分桶列，对于原始数据的合理分布至关重要，它能有效防止数据倾斜所引发的性能问题。同时，这也能最大化地利用 PALO 提供的 Colocate Join 和 Bucket Shuffle Join 特性，从而显著提升 Join 操作的性能。

以下面 t1 表的建表语句为例，当前分桶列选定为 c2。然而，在实际数据导入过程中，若 c2 列的值全部默认为 null，那么即便设定了 64 个分桶，实际上也只有一个分桶会包含所有数据。这种极端情况会导致严重的数据倾斜，进而产生性能瓶颈。

SQL

1CREATE TABLE `t1` (
2  `c1` INT NULL,
3  `c2` INT NULL
4) ENGINE=OLAP
5DUPLICATE KEY(`c1`)
6DISTRIBUTED BY HASH(`c2`) BUCKETS 64
7PROPERTIES (
8"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
9）;
10insert into t1 select number, null from numbers ('number'='10000000');

针对上述情况，我们可以将分桶列从 c2 改为 c1，以实现数据的充分散列，并最大化地利用系统的并行处理能力，从而达到调优的目的。

因此，在 Schema 设计阶段，业务人员需要根据业务特性，提前进行合理的分桶列设计。例如，如果预先了解到 c2 列的业务含义中可能包含大量倾斜的值，如 null 或某些特定的值，那么就应该避免选择这些字段作为分桶列。相反，应该选择那些在业务含义上具有充分散列特性的字段，如用户 ID，作为分桶列。在性能问题排查阶段，可以使用以下 SQL 语句来确认分桶字段是否存在数据倾斜，并据此进行后续的优化调整。

SQL

1select c2，count(*) cnt from t1 group by c2 order by cnt desc limit 10;

优化建议：检查分桶列是否存在数据倾斜问题，如果存在，则更换为在业务含义上具有充分散列特性的字段作为分桶列。

可以明确的是，良好的事前设计能够显著降低事后问题发生时的定位和修正成本。因此，强烈推荐业务人员在 Schema 设计阶段进行严格的设计和检查，以避免引入不必要的成本。

案例 3：Key 列优化

在三种表模型中，若建表 Schema 明确指定了 Duplicate Key、Unique Key 或 Aggregate Key，PALO 将在存储层面确保数据依据 Key 列进行排序。这一特性为数据查询的性能优化提供了新的思路。具体来说，在 Schema 设计阶段，若能将业务查询中频繁使用的等值或范围查询列定义为 Key 列，将会显著提升这类查询的执行速度，进而提升整体性能。

以下是一组业务查询需求的示例：

SQL

1select * from t1 where t1.c1 = 1;
2select * from t1 where t1.c1 > 1 and t1.c1 < 10;
3select * from t1 where t1.c1 in (1, 2, 3);

针对上述业务需求和 t1 表的 Schema 设计与后期优化，可以考虑将 c1 列作为 Key 列，以加速查询过程。以下是一个示例：

SQL

1CREATE TABLE `t1` (
2  `c1` INT NULL,
3  `c2` INT NULL
4) ENGINE=OLAP
5DUPLICATE KEY(`c1`)
6DISTRIBUTED BY HASH(`c2`) BUCKETS 10
7PROPERTIES (
8"replication_allocation" = "tag.location.default: 1"
9）;

优化建议：将业务查询中频繁使用的列设定为 Key 列，以加速查询过程。

案例 4：字段类型优化

在数据库系统中，不同类型的数据其处理复杂程度可能存在显著差异。例如，变长类型的数据处理相较于定长类型而言，其复杂性要高得多；同样，高精类型的数据处理也比低精类型更为复杂。

这一特性对业务系统 Schema 的设计及后期优化提供了重要启示：

在满足业务系统表达和计算需求的前提下，应优先选择定长类型，避免使用变长类型；
尽量采用低精类型，避免高精类型。具体实践包括：使用 BIGINT 替代 VARCHAR 或 STRING 类型的字段，以及用 FLOAT / INT / BIGINT 替换 DECIMAL 类型的字段等。此类字段类型的合理设计和优化，将极大地提升业务的计算效率，从而增强系统性能。

优化建议：在定义 Schema 类型时，应遵循定长和低精优先的原则。

总结

综上所述，一个精心设计的 Schema 能够最大化地利用 PALO 的特性，进而显著提升业务性能。反观未经过调优的 Schema 设计则可能对业务造成全局性的负面影响，例如数据倾斜等问题。因此，前期的 Schema 设计优化工作显得尤为重要。

使用 Leading Hint 控制 Join 顺序

使用分区裁剪优化扫表

数据仓库 PALO