Greenplum释放表的空间
Greenplum释放表的空间
Greenplum释放表的空间1
1 Greenplum产生垃圾空间说明1
2 查看表的储存类型2
2.1 执行查看命令2
2.2 名词解释3
3 AO表分析3
3.1 查看当前数据库中有哪些AO表3
3.2 查看AO表的膨胀率3
3.2.1 执行查看命令3
3.2.3 名词解释4
3.3 检查系统中膨胀率超过N的AO表4
3.3.1 执行命令4
3.3.2 名词解释5
3.4 查看膨胀数据的占用大小5
3.5 查看表的行数5
3.6 释放膨胀的空间6
2.7 查看释放后的占用空间6
2.7.1 释放膨胀空间6
2.7.2 再次查看AO的膨胀率6
2.8 再次查看表的行数7
2.9 使用更改随机的方式释放空间7
2.9.1 查看膨胀占用空间7
2.9.2 随机改变表的分布键7
2.9.3 查看释放后的空间7
2.10 使用多分布键的形式释放空间8
2.10.1 执行重新分布命令8
2.10.2 查看数据的膨胀率8
4 AO表总结8
4.1 查看表的行的个数8
4.2 更新数据的行数与占用大小9
4.2.1 更新数据9
4.2.2 查看表的膨胀率9
1 Greenplum产生垃圾空间说明
Greenplum支持行储存(HEAP储存)与列(append-only)储存,对于AO存储，虽然是appendonly，但实际上GP是支持DELETE和UPDATE的，被删除或更新的行，通过BITMAP来标记删除与修改。AO存储是块级组织，当一个块内的数据大部分都被删除或更新掉时，扫描它浪费的成本实际上是很高的。而PostgreSQL是通过HOT技术以及autovacuum来避免或减少垃圾的。但是Greenplum没有自动回收的worker进程，所以需要人为的触发。接下来就分析AO表与HEAP表的问题以及如何解答，执行空间的释放有3中方法分别是:
1、执行VACUUM。（当膨胀率大于gp_appendonly_compaction_threshold参数时），为共享锁。
2、执行VACUUM FULL。（不管gp_appendonly_compaction_threshold参数的设置，都会回收垃圾空间。），为DDL锁。
3、执行重分布。（不管gp_appendonly_compaction_threshold参数，都会回收垃圾空间。），为DDL锁。
2 查看表的储存类型
2.1 执行查看命令
stagging=# \timing
Timing is on.
stagging=# select distinct relstorage from pg_class ;
relstorage
------------
h
a
x
v
c
(5 rows)
Time: 6.132 ms
2.2 名词解释
timing 打开SQL的执行时间
h = 堆表(heap)、索引
a = append only row存储表
c = append only column存储表
x = 外部表(external table)
v = 视图
3 AO表分析
3.1 查看当前数据库中有哪些AO表
stagging=# select t2.nspname, t1.relname from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a');
nspname | relname
---------+-------------------------------
test_ao | ao_table_test
(12 rows)
Time: 6.828 ms
可以看出来 ao_table_test为AO表
3.2 查看AO表的膨胀率
表的膨胀率也就是表中执行DELETE和UPDATE产生的垃圾
3.2.1 执行查看命令
stagging=# select * from gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info('test_ao.ao_table_test'::regclass);
NOTICE: gp_appendonly_compaction_threshold = 10
(240 rows)
Time: 127.750 ms
3.2.3 名词解释
test_ao : schema的名字
ao_table_test:当前schema下的表
gp_appendonly_compaction_threshold: AO的压缩进程，目前设置的是10
content:对应gp_configuration.content表示greenplum每个节点的唯一编号。
datafile:这条记录对应的这个表的其中一个数据文件的编号，每个数据文件假设1GB。
hidden_tupcount:有多少条记录已更新或删除（不可见）。
total_tupcount:总共有多少条记录（包括已更新或删除的记录）。
percent_hidden:不可见记录的占比。如果这个占比大于gp_appendonly_compaction_threshold参数，那么执行vacuum时，会收缩这个数据文件。
compaction_possible:这个数据文件是否可以被收缩。（通过gp_appendonly_compaction_threshold参数和percent_hidden值判断）。
在以上中可以看出在17节点上的第1号文件有2369294记录其中有671375条记录被更新或删除，其中不可见的比例为28.34%
3.3 检查系统中膨胀率超过N的AO表
3.3.1 执行命令
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.2;
(144 rows)
Time: 864.715 ms
以上命令是查询膨胀率超过千分之2的AO表
3.3.2 名词解释
nspname: 表示查询的schema的名字
relname: 是当前schema的表的名字
在以上数据中可以看出在每个节点上的膨胀率也不同
3.4 查看膨胀数据的占用大小
stagging=# select pg_size_pretty(pg_relation_size('test_ao.ao_table_test'));
pg_size_pretty
----------------
16 GB
(1 row)
Time: 32.806 ms
在以上可以看出膨胀率占用了16G的空间
3.5 查看表的行数
stagging=# select count(*) from test_ao.ao_table_test;
count
-----------
140324396
(1 row)
Time: 1842.706 ms
3.6 释放膨胀的空间
在以上的数据中可以看出膨胀率大于了gp_appendonly_compaction_threshold的值可以直接使用vacuum命令进行收缩
stagging=# vacuum test_ao.ao_table_test;
VACUUM
Time: 57800.144 ms
3.7 查看释放后的占用空间
3.7.1 释放膨胀空间
stagging=# select pg_size_pretty(pg_relation_size('test_ao.ao_table_test'));
pg_size_pretty
----------------
8859 MB
(1 row)
Time: 34.990 ms
以上可以看出已经释放了大部分的空间
3.7.2 再次查看AO的膨胀率
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.01;
以上命令是查询膨胀率超过万分之1的AO表
3.8 再次查看表的行数
stagging=# select count(*) from test_ao.ao_table_test;
count
-----------
140324396
(1 row)
Time: 1680.919 ms
从以上可以看出与第一次查询出来的行数一直
3.9 使用更改随机的方式释放空间
3.9.1 查看膨胀占用空间
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.01;
3.9.2 随机改变表的分布键
stagging=# alter table test_ao.ao_table_test set with (reorganize=true) distributed randomly;
ALTER TABLE
Time: 81169.170 ms
3.9.3 查看释放后的空间
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.01;
注意在执行随机分布键是在非业务的时候执行，执行distribute会执行排它锁不,要堵塞业务。
3.10 使用多分布键的形式释放空间
3.10.1 执行重新分布命令
stagging=# alter table test_ao.ao_table_test set with (reorganize=true) distributed by (pripid,s_ext_nodenum);
ALTER TABLE
Time: 82621.274 ms
3.10.2 查看数据的膨胀率
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.01;
注意在执行随机分布键是在非业务的时候执行，执行distribute会执行排它锁不,要堵塞业务。
4 AO表总结
4.1 查看表的行的个数
stagging=# select count(*) from test_ao.ao_table_test;
count
-----------
140324396
(1 row)
Time: 1764.584 ms
4.2 更新数据的行数与占用大小
4.2.1 更新数据
stagging=# update test_ao.ao_table_test set alttime='2018-10-23 11:54:57.000000' where nodenum='850000';
受影响的行: 5701,7349
时间: 104.007s
4.2.2 查看表的膨胀率
stagging=# select * from (select t2.nspname, t1.relname, (gp_toolkit.__gp_aovisimap_compaction_info(t1.oid)).* from pg_class t1, pg_namespace t2 where t1.relnamespace=t2.oid and relstorage in ('c', 'a')) t where t.percent_hidden > 0.01;
(48 rows)
Time: 874.505 ms
在以上数据中可以看出57017349除以140324396大概是40% ,膨胀率大概是28.88左右。