642 魔獸

2.1 數據庫/表組/表/分區__第二章基本概念_使用手冊_分析型數據庫-阿裏雲

在傳統的關係數據庫係統中，表隸屬於某個數據庫。而分析型數據庫為了方便的進行數據的關聯的管理，以及進行資源分配，引入了表組的概念。

數據庫

在分析型數據庫中，數據庫是用戶和係統管理員的管理職權的分界點。
- 係統管理員：可管理的最小範圍即數據庫粒度的參數，但未經授權無法查看和管理數據庫內部的結構和信息。
- 用戶：對於數據庫級別的參數，默認隻能查看而不能修改。
在分析型數據庫中，一個數據庫對應一個用於訪問的域名和端口號，同時有且隻有一個onwer即數據庫的創建者。
分析型數據庫是以數據庫為粒度對用戶的宏觀資源進行配置，因此創建數據庫時用戶需要輸入業務預估的QPS、數據量、Query類型等信息用於智能的判斷初始的資源分配。
分析型數據庫的用戶不能直接通過CREATE DATABASE的DDL語句創建數據庫，隻能通過DMS控製台界麵來創建需要的業務數據庫。

表組

表組是一係列可發生關聯的數據表的集合。分析型數據庫采用關係模型存儲數據，也就是使用二維表來進行數據的組織和存儲。分析型數據庫為了管理相關聯的數據表，引入了表組的概念。

分析型數據庫中表組分為兩類：維度表組和普通表組。

維度表組，用於存放維度表，目前有且僅有一個，在數據庫建立時會自動創建（表組名稱：”數據庫名_dimension_group”），用戶不可修改和刪除。（維度表特征上是一種數據量較小但是需要和任何表進行關聯的表。）
普通表組，有如下特征：
- 表組是數據物理分配的最小單元，數據的物理分布情況通常無需用戶關心，但是數據的副本數必須在表組上進行設定，一個表組所有表副本數一致。注：副本數指數據在分析型數據庫中同時存在的份數。
- 同一個表組內的普通表才能進行快速的hash join。（0.9版本之前分析型數據庫對普通表僅支持同表組內join。0.9.5版本後支持不同普通表組內的普通表進行join）
- 一個表組的表可以共享一些配置，例如查詢超時時間，如果表組中的單表也進行了這些配置的個性化，那麼進行表關聯時會通表組級別的配置進行覆蓋。
- 一個表組中的所有表的一級Hash分區的分區數建議一致，但非強製性要求。

表

分析型數據庫中表分為維度表和普通表，普通表也稱實時表或分區表。

維度表可以和任意表組的任意表進行關聯，並且創建時不需要配置分區信息，但是對單表數據量大小有所限製，並且需要消耗更多的存儲資源。（一般要求維度表單表不超過1000萬）
普通表創建時至少要指定一級分區列和相關分區信息，並且指定存放在一個表組中。

分區

在分析型數據庫中，維度表無分區，普通表的分區目前最多為兩級。

分區種類有Hash分區和List分區兩種。目前分析型數據庫支持將普通表的一級分區設置為Hash分區，二級分區設置為List分區，即可支持 Hash join又可支持增量數據導入。

Hash分區是根據導入數據時已有的一列的內容進行散列後進行分區的，目前多張事實表進行快速的Hash Join時JoinKey必須有分區列參與，同時這些表的Hash分區數必須一致。僅采用Hash分區的數據表，在數據裝載時，將進行全量覆蓋曆史數據。

注：0.9版本之前，不支持事實表在沒有Hash分區鍵參與關聯條件的情況下進行關聯，0.9.5版本後，通過Full MPP Mode或小表廣播進行計算時無此限製，關於 join的詳細內容請看《多計算引擎和Hint》章節。
List分區是根據導入操作時所填寫的分區列值來進行分區的，即一次導入的數據會進入同一個List分區中，因此List分區是支持增量的數據導入的。

注：無論采用何種分區形態，分析型數據庫均不需要在用戶查詢時指定分區列，但是指定分區列或分區列的範圍進行查詢可能會提高查詢性能。

根據表的更新方式不同，分析型數據庫的表分為離線批量更新的表和實時更新的表：

注意，分析型數據庫不支持讀寫事務，並且數據實時更新時一分鍾左右才可查詢，另外在一致性方麵分析型數據庫遵循最終一致性。

最後更新：2016-12-06 11:56:38

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