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2.1 数据库/表组/表/分区__第二章基本概念_使用手册_分析型数据库-阿里云

在传统的关系数据库系统中，表隶属于某个数据库。而分析型数据库为了方便的进行数据的关联的管理，以及进行资源分配，引入了表组的概念。

数据库

在分析型数据库中，数据库是用户和系统管理员的管理职权的分界点。
- 系统管理员：可管理的最小范围即数据库粒度的参数，但未经授权无法查看和管理数据库内部的结构和信息。
- 用户：对于数据库级别的参数，默认只能查看而不能修改。
在分析型数据库中，一个数据库对应一个用于访问的域名和端口号，同时有且只有一个onwer即数据库的创建者。
分析型数据库是以数据库为粒度对用户的宏观资源进行配置，因此创建数据库时用户需要输入业务预估的QPS、数据量、Query类型等信息用于智能的判断初始的资源分配。
分析型数据库的用户不能直接通过CREATE DATABASE的DDL语句创建数据库，只能通过DMS控制台界面来创建需要的业务数据库。

表组

表组是一系列可发生关联的数据表的集合。分析型数据库采用关系模型存储数据，也就是使用二维表来进行数据的组织和存储。分析型数据库为了管理相关联的数据表，引入了表组的概念。

分析型数据库中表组分为两类：维度表组和普通表组。

维度表组，用于存放维度表，目前有且仅有一个，在数据库建立时会自动创建（表组名称：”数据库名_dimension_group”），用户不可修改和删除。（维度表特征上是一种数据量较小但是需要和任何表进行关联的表。）
普通表组，有如下特征：
- 表组是数据物理分配的最小单元，数据的物理分布情况通常无需用户关心，但是数据的副本数必须在表组上进行设定，一个表组所有表副本数一致。注：副本数指数据在分析型数据库中同时存在的份数。
- 同一个表组内的普通表才能进行快速的hash join。（0.9版本之前分析型数据库对普通表仅支持同表组内join。0.9.5版本后支持不同普通表组内的普通表进行join）
- 一个表组的表可以共享一些配置，例如查询超时时间，如果表组中的单表也进行了这些配置的个性化，那么进行表关联时会通表组级别的配置进行覆盖。
- 一个表组中的所有表的一级Hash分区的分区数建议一致，但非强制性要求。

表

分析型数据库中表分为维度表和普通表，普通表也称实时表或分区表。

维度表可以和任意表组的任意表进行关联，并且创建时不需要配置分区信息，但是对单表数据量大小有所限制，并且需要消耗更多的存储资源。（一般要求维度表单表不超过1000万）
普通表创建时至少要指定一级分区列和相关分区信息，并且指定存放在一个表组中。

分区

在分析型数据库中，维度表无分区，普通表的分区目前最多为两级。

分区种类有Hash分区和List分区两种。目前分析型数据库支持将普通表的一级分区设置为Hash分区，二级分区设置为List分区，即可支持 Hash join又可支持增量数据导入。

Hash分区是根据导入数据时已有的一列的内容进行散列后进行分区的，目前多张事实表进行快速的Hash Join时JoinKey必须有分区列参与，同时这些表的Hash分区数必须一致。仅采用Hash分区的数据表，在数据装载时，将进行全量覆盖历史数据。

注：0.9版本之前，不支持事实表在没有Hash分区键参与关联条件的情况下进行关联，0.9.5版本后，通过Full MPP Mode或小表广播进行计算时无此限制，关于 join的详细内容请看《多计算引擎和Hint》章节。
List分区是根据导入操作时所填写的分区列值来进行分区的，即一次导入的数据会进入同一个List分区中，因此List分区是支持增量的数据导入的。

注：无论采用何种分区形态，分析型数据库均不需要在用户查询时指定分区列，但是指定分区列或分区列的范围进行查询可能会提高查询性能。

根据表的更新方式不同，分析型数据库的表分为离线批量更新的表和实时更新的表：

注意，分析型数据库不支持读写事务，并且数据实时更新时一分钟左右才可查询，另外在一致性方面分析型数据库遵循最终一致性。

最后更新：2016-12-06 11:56:38

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