Hologres中為表設定分段鍵Event_time_column - Hologres

如果您需對大規模資料集使用基於主鍵的UPDATE或含範圍過濾條件的查詢，可以考慮為表設定Event Time Column（Segment Key），系統將資料檔案基於Event Time Column範圍排序後進行合并，減少檔案之間的重疊，使得查詢時能夠過濾掉儘可能多的檔案，從而提升查詢效率。合理地應用Event Time Column有助於提高資料庫的處理效率、查詢速度和整體效能，本文為您介紹在Hologres中為表設定分段鍵Event_time_column。

Event Time Column介紹

Event_time_column原名為Segment Key，在Hologres V0.9版本預設改名為Event_time_column，Segment Key依舊向下相容使用。

Segment Key主要適用的情境如下：

含範圍過濾條件（包括等值條件）的查詢情境。
基於主鍵的UPDATE。

Event_time_column在設定時，需要在建表時指定，文法如下：

-- Hologres V2.1版本起支援的文法
CREATE TABLE <table_name> (...) WITH (event_time_column = '[<columnName>[,...]]');

-- 所有版本支援的文法
BEGIN;
CREATE TABLE <table_name> (...);
call set_table_property('<table_name>', 'event_time_column', '[<columnName> [,...]]');
COMMIT;

參數說明：

參數	說明
table_name	設定分段鍵的表名稱。
columnName	設定分段鍵的列。

使用建議

Event_time_column適用於資料為單調遞增或單調遞減的有序欄位，例如時間戳記欄位。非常適用於日誌、流量等和時間強相關的資料，合理設定可極大提升效能。完全無序的Event_time_column會導致合并之後每個檔案缺乏區分度，達不到任何檔案過濾效果。
如果表不存在明顯的單調遞增或單調遞減的欄位，可以選擇額外擴充一列update_time，每次UPSERT時將目前時間寫入該新增欄位。
Event_time_column具備左匹配原則，因此不建議將多個欄位設定為Event_time_column，否則使得查詢情境受限，達不到加速效果，一般情況建議選擇設定兩個或者兩個以內欄位設定為Event_time_column。

使用限制

Event_time_column必須為not nullable的列或者列組合，可以不設定，但不能設定為空白。Hologres V1.3.20~1.3.27版本支援Event_time_column對應列的約束為nullable，從V1.3.28版本開始不支援Event_time_column對應列的約束為nullable，為nullable的Event_time_column可能會影響資料正確性，如果業務有強需求設定Event_time_column為null，可以在SQL前添加如下參數：

set hg_experimental_enable_nullable_segment_key = true;

您可以使用如下SQL檢查當前資料庫是否有屬性為nullable的Event_time_column（Segment Key）：

WITH t_base AS (
    SELECT
        *
    FROM
        hologres.hg_table_info
    WHERE
        collect_time::date = CURRENT_DATE
),
t1 AS (
    SELECT
        db_name,
        schema_name,
        table_name,
        jsonb_array_elements(table_meta::jsonb -> 'columns') cols
    FROM
        t_base
),
t2 AS (
    SELECT
        db_name,
        schema_name,
        table_name,
        cols ->> 'name' col_name
    FROM
        t1
    WHERE
        cols -> 'nullable' = 'true'::jsonb
),
t3 AS (
    SELECT
        db_name,
        schema_name,
        table_name,
        regexp_replace(regexp_split_to_table(table_meta::jsonb ->> 'segment_key', ','), ':asc|:desc$', '') segment_key_col
    FROM
        t_base
    WHERE
        table_meta::jsonb -> 'segment_key' IS NOT NULL
)
SELECT
    CURRENT_DATE,
    t3.db_name,
    t3.schema_name,
    t3.table_name,
    jsonb_build_object('nullable_segment_key_column', string_agg(t3.segment_key_col, ',')) as nullable_segment_key_column
FROM
    t2,
    t3
WHERE
    t3.db_name = t2.db_name
    AND t3.schema_name = t2.schema_name
    AND t3.table_name = t2.table_name
    AND t2.col_name = t3.segment_key_col
GROUP BY
    t3.db_name,
    t3.schema_name,
    t3.table_name;

不支援修改Event_time_column，如需修改請重建立表。
行存表不能設定Event_time_column。
列存表預設將表中的第一個非空的Timestamp或Timestamptz類型欄位作為Event_time_column，如果不存在這樣的欄位，則預設將第一個非空的Date類型欄位作為Event_time_column（Hologres V0.9之前的版本預設為空白）。
不支援Decimal、Numeric、Float、Double、Array、Json、Jsonb、Bit、Money及其他複雜資料類型。

技術原理

以一個Shard為例，資料寫入時的步驟如下圖所示：分段鍵技術原理

在一個Shard內，資料會先寫入至一個記憶體表，為了保證寫入效率最高，會使用Append Only的方式寫入。記憶體表有一定的大小，當記憶體表寫滿之後，系統會將記憶體表中的資料逐漸非同步Flush到檔案。
寫入時為了追求寫入效能，都為Append Only方式寫入，檔案數會越來越多。因此系統會在後台周期將檔案進行合并。如果設定了Event_time_column（Segment Key），系統將檔案基於Segment Key範圍排序後，選擇Segment Key範圍相鄰的檔案進行合并，減少檔案之間的重疊，這樣就使得查詢時能夠過濾掉儘可能多的檔案，從而提升查詢效率。
檔案基於Segment Key排序，因此Segment Key也具有左匹配原則，即a、b、c三個欄位設定了Segment Key，查詢時查a,b,c或者查a,b可以命中Segment Key，如果查a,c則只有a可以命中Segment Key，查b,c則無法命中。

從以上的介紹中可以看出Segment Key可以對以下情境進行加速：

含範圍過濾條件（包括等值條件）的查詢情境。
如果查詢欄位設定為Segment Key，那麼Hologres在掃描資料時，會將範圍查詢條件同檔案內列的統計資訊（min/max）進行匹配，快速過濾出所需的檔案，加速查詢。
基於主鍵的UPDATE。
Hologres的UPDATE命令原理是由DELETE命令和INSERT命令組合實現。在基於主鍵的UPDATE或INSERT ON CONFLICT(UPSERT)情境中，會先根據主鍵找到目標表（舊資料）的Segment Key值，再根據舊資料的Segment Key找到舊資料所在檔案，最終定位舊資料所在位置進而標記為DELETE。如果設定了合理的Segment Key，那麼就會快速定位到舊資料的檔案，提高寫入效能。相反，如果這張列存表沒有配置Segment Key、Segment Key配置了不合理的欄位或者Segment Key對應的欄位在寫入時沒有與時間有強相關性（比如基本亂序），那在尋找舊資料時需要掃描的檔案將會非常多，不僅會有大量的IO操作，而且會大量佔用CPU，影響寫入效能和整個執行個體的負載。

使用樣本

在建表時建立一個Event_time_column。

V2.1版本起支援的建表文法：

CREATE TABLE tbl_segment_test (
    a int NOT NULL,
    b timestamptz NOT NULL
)
WITH (
    event_time_column = 'b'
);

INSERT INTO tbl_segment_test values
(1,'2022-09-05 10:23:54+08'),
(2,'2022-09-05 10:24:54+08'),
(3,'2022-09-05 10:25:54+08'),
(4,'2022-09-05 10:26:54+08');

EXPLAIN SELECT * FROM tbl_segment_test WHERE b > '2022-09-05 10:24:54+08';

所有版本支援的建表文法：

BEGIN;
CREATE TABLE tbl_segment_test (
    a int NOT NULL,
    b timestamptz NOT NULL
    );
CALL set_table_property('tbl_segment_test', 'event_time_column', 'b');
COMMIT;

INSERT INTO tbl_segment_test VALUES 
(1,'2022-09-05 10:23:54+08'),
(2,'2022-09-05 10:24:54+08'),
(3,'2022-09-05 10:25:54+08'),
(4,'2022-09-05 10:26:54+08');

EXPLAIN SELECT * FROM tbl_segment_test WHERE b > '2022-09-05 10:24:54+08';

同時通過查詢執行計畫（explain SQL），如果出現Segment Filter，說明有查詢命中Event_time_column。分段鍵執行計畫

建表時建立多個Event_time_column。