OPTIMIZE TABLE
在 Databend 中优化表包括压缩或清除历史数据，以节省存储空间并提高查询性能。
为什么要优化？
Databend 数据存储：快照、段和块
快照、段和块是 Databend 用于数据存储的概念。Databend 使用它们来构建用于存储表数据的分层结构。
Databend 在数据更新时自动创建表快照。快照表示表段元数据的版本。
当使用 Databend 时，当您使用 AT 子句检索和查询表的先前版本的数据时，您最有可能使用快照 ID 访问快照。
快照是一个 JSON 文件，它不保存表的数据，但指示快照链接到的段。如果您对表运行 FUSE_SNAPSHOT，您可以找到为该表保存的快照。
段是一个 JSON 文件，用于组织存储数据的存储块（至少 1 个，最多 1,000 个）。如果您使用快照 ID 对快照运行 FUSE_SEGMENT，您可以找到快照引用的段。
Databends 将实际表数据保存在 parquet 文件中，并将每个 parquet 文件视为一个块。如果您使用快照 ID 对快照运行 FUSE_BLOCK，您可以找到快照引用的块。
Databend 为每个数据库和表创建一个唯一的 ID，用于存储快照、段和块文件，并将它们保存到对象存储中的路径 <bucket_name>/<tenant_id>/<db_id>/<table_id>/。每个快照、段和块文件都使用 UUID（32 个字符的小写十六进制字符串）命名。
| 文件 | 格式 | 文件名 | 存储文件夹 |
|---|---|---|---|
| Snapshot | JSON | <32bitUUID>_<version>.json | <bucket_name>/<tenant_id>/<db_id>/<table_id>/_ss/ |
| Segment | JSON | <32bitUUID>_<version>.json | <bucket_name>/<tenant_id>/<db_id>/<table_id>/_sg/ |
| Block | parquet | <32bitUUID>_<version>.parquet | <bucket_name>/<tenant_id>/<db_id>/<table_id>/_b/ |
表优化
在 Databend 中，建议以 100MB（未压缩）或 1,000,000 行作为理想的块大小，每个段由 1,000 个块组成。为了最大限度地优化表，至关重要的是要清楚地了解何时以及如何应用各种优化技术，例如 段压缩、块压缩 和 清除。
-
当使用 COPY INTO 或 REPLACE INTO 命令将数据写入包含聚簇键的表时，Databend 将自动启动重新聚簇过程，以及段和块压缩过程。
-
段和块压缩支持在集群环境中进行分布式执行。您可以通过将 ENABLE_DISTRIBUTED_COMPACT 设置为 1 来启用它们。这有助于提高集群环境中的数据查询性能和可伸缩性。
SET enable_distributed_compact = 1;
段压缩
当一个表有太多小段（每个段小于 100 blocks）时，压缩段。
SELECT
block_count,
segment_count,
IF(
block_count / segment_count < 100,
'The table needs segment compact now',
'The table does not need segment compact now'
) AS advice
FROM
fuse_snapshot('your-database', 'your-table')
LIMIT 1;
语法
OPTIMIZE TABLE [database.]table_name COMPACT SEGMENT [LIMIT <segment_count>]
通过将小段合并为大段来压缩表数据。
- 选项 LIMIT 设置要压缩的最大段数。在这种情况下，Databend 将选择并压缩最新的段。
示例
-- Check whether need segment compact
SELECT
block_count,
segment_count,
IF(
block_count / segment_count < 100,
'The table needs segment compact now',
'The table does not need segment compact now'
) AS advice
FROM
fuse_snapshot('hits', 'hits');
+-------------+---------------+-------------------------------------+
| block_count | segment_count | advice |
+-------------+---------------+-------------------------------------+
| 751 | 32 | The table needs segment compact now |
+-------------+---------------+-------------------------------------+
-- Compact segment
OPTIMIZE TABLE hits COMPACT SEGMENT;
-- Check again
SELECT
block_count,
segment_count,
IF(
block_count / segment_count < 100,
'The table needs segment compact now',
'The table does not need segment compact now'
) AS advice
FROM
fuse_snapshot('hits', 'hits')
LIMIT 1;
+-------------+---------------+---------------------------------------------+
| block_count | segment_count | advice |
+-------------+---------------+---------------------------------------------+
| 751 | 1 | The table does not need segment compact now |
+-------------+---------------+---------------------------------------------+
块压缩
当一个表有大量小块或当该表有很高比例的插入、删除或更新的行时，压缩块。
您可以通过检查每个块的未压缩大小是否接近 100MB 的完美大小来检查它。
如果大小小于 50MB，我们建议进行块压缩，因为它表示有太多小块：
SELECT
block_count,
humanize_size(bytes_uncompressed / block_count) AS per_block_uncompressed_size,
IF(
bytes_uncompressed / block_count / 1024 / 1024 < 50,
'The table needs block compact now',
'The table does not need block compact now'
) AS advice
FROM
fuse_snapshot('your-database', 'your-table')
LIMIT 1;
我们建议先执行段压缩，然后再执行块压缩。
语法
OPTIMIZE TABLE [database.]table_name COMPACT [LIMIT <segment_count>]
通过将小块 和段合并为大块和段来压缩表数据。
-
此命令创建最新表数据的新快照（以及压缩的段和块），而不影响现有存储文件，因此在您清除历史数据之前，不会释放存储空间。
-
根据给定表的大小，完成执行可能需要相当长的时间。
-
选项 LIMIT 设置要压缩的最大段数。在这种情况下，Databend 将选择并压缩最新的段。
-
Databend 将在压缩过程后自动重新聚簇聚簇表。
示例
OPTIMIZE TABLE my_database.my_table COMPACT LIMIT 50;
清除
清除会永久删除历史数据，包括未使用的快照、段和块，但保留期内的快照（包括此快照引用的段和块）除外。这可以节省存储空间，但可能会影响时间回溯功能。在以下情况下考虑清除：
- 存储成本是一个主要问题，并且您不需要历史数据用于时间回溯或其他目的。
- 您已经压缩了您的表，并且想要删除较旧的、未使用的的数据。
默认保留期为 24 小时的历史数据将不会被删除。要调整保留期，请使用 data_retention_time_in_days 设置。
语法
OPTIMIZE TABLE <table_name> PURGE
[ BEFORE
(SNAPSHOT => '<SNAPSHOT_ID>') |
(TIMESTAMP => '<TIMESTAMP>'::TIMESTAMP) |
(STREAM => <stream_name>)
]
[ LIMIT <snapshot_count> ]
| 参数 | 描述 |
|---|---|
| BEFORE | 指定清除历史数据的条件。它与 SNAPSHOT、TIMESTAMP 或 STREAM 选项一起使用，以定义应清除数据的时间点。当指定 BEFORE 选项时，该命令首先选择一个基本快照（如指定选项所示）来清除历史数据。随后，它会删除在此基本快照之前生成的快照。在指定带有 BEFORE STREAM 的流的情况下，该命令会将创建流之前的最近快照识别为基本快照。然后，它会删除在此最近快照之前生成的快照。 |
| LIMIT | 设置要清除的最大快照数。指定后，Databend 将选择并清除最旧的快照，最多达到指定的计数。 |
示例
此示例演示如何使用 BEFORE STREAM 选项清除历史数据。
- 创建一个名为
t的表，其中包含一个列a，并将两行值 1 和 2 插入到表中。
CREATE TABLE t(a INT);
INSERT INTO t VALUES(1);
INSERT INTO t VALUES(2);
- 在表
t上创建一个名为s的流，并将一个值为 3 的附加行添加到表中。
CREATE STREAM s ON TABLE t;
INSERT INTO t VALUES(3);
- 返回表
t的快照 ID 和相应的时间戳。
SELECT snapshot_id, timestamp FROM FUSE_SNAPSHOT('default', 't');
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ snapshot_id │ timestamp │
├──────────────────────────────────┼────────────────────────────┤
│ 00dd8ca67c1f461987f31a6b3a1c3c84 │ 2024-04-02 18:09:39.157702 │
│ e448bb2bf488489dae7294b0a8af38d1 │ 2024-04-02 18:09:34.986507 │
│ 2ac038dd83e741afbae543b170105d63 │ 2024-04-02 18:09:34.966336 │
└───────────────────────────────────────────────────────────────┘
-- 仅出于演示目的，将数据保留时间设置为 0。不建议在生产中使用。
SET data_retention_time_in_days = 0;
- 使用
BEFORE STREAM选项清除历史快照。
OPTIMIZE TABLE t PURGE BEFORE (STREAM => s);
-- 该命令选择快照 ID e448bb2bf488489dae7294b0a8af38d1 作为基本快照，该快照是在创建流“s”之 前立即生成的。
-- 因此，将删除在基本快照之前生成的快照 ID 2ac038dd83e741afbae543b170105d63。
SELECT snapshot_id, timestamp FROM FUSE_SNAPSHOT('default', 't');
┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ snapshot_id │ timestamp │
├──────────────────────────────────┼────────────────────────────┤
│ 00dd8ca67c1f461987f31a6b3a1c3c84 │ 2024-04-02 18:09:39.157702 │
│ e448bb2bf488489dae7294b0a8af38d1 │ 2024-04-02 18:09:34.986507 │
└──────────────────────────────────────────────────── ───────────┘
