设计规范
最近更新时间: 2025-02-18 16:02:00
命名规范
- DB object:database、schema、table、column、view、index、sequence、function、trigger 等名称:
- 建议使用小写字母、数字、下划线的组合。
- 建议不使用双引号"包围,除非必须包含大写字母或空格等特殊字符。
- 长度不能超过63个字符。
- 不建议以 pg_ 开头或者 pgxc_(避免与系统 DB object 混淆),不建议以数字开头。
- 禁止使用 SQL 关键字,例如 type、order 等。
- table 能包含的 column 数目,根据字段类型的不同,数目在250到1600之间。
- 临时或备份的 DB object:table、view 等,建议加上日期,如 dbaa_ops.b2c_product_summay_2014_07_12 (其中 dba_ops 为 DBA 专用 schema)。
- index 命名规则:普通索引为表名_列名_idx,唯一索引为表名_列名_uidx,如 student_name_idx,student_id_uidx。
COLUMN 设计
- 建议使用数值类型,不用字符类型。
- 建议使用 varchar(N) ,不用 char(N),以节省存储空间。
- 建议使用 varchar(N) ,不用 text、varchar。
- 建议使用 default NULL,不用default '',以节省存储空间。
- 建议国际业务时,使用 timestamp with time zone(timestamptz),不用 timestamp without time zone,避免时间函数在不同时区的时间点返回值不同,也为业务国际化扫清障碍。
- 建议使用 NUMERIC(precision, scale) 来存储货币金额和其它要求精确计算的数值,不建议使用 real、double precision。
Constraints 设计
- 建议每个 table 都使用 shard key 作为主键或者唯一索引,主键或唯一索引必须带着分布键。
- 建议建表时一步到位,一起建立主键或者唯一索引。
- 目前列存表暂不支持外键
Index 设计
- TDSQL-A for PostgreSQL版 提供的 index 类型:B-tree、Hash、GiST (Generalized Search Tree)、SP-GiST (space-partitioned GiST)、GIN (Generalized Inverted Index)、BRIN (Block Range Index),目前不建议使用 Hash,通常情况下使用 B-tree。目前列存表只支持B-tree和Hash索引。
- 建议 create 或 drop index 时,加 CONCURRENTLY 参数,可以达到与写入数据并发的效果。
- 建议对频繁 update、delete 的包含于 index 定义中的 column 的 table,使用 create index CONCURRENTLY、drop index CONCURRENTLY 的方式进行维护其对应 index。
- 建议用 unique index 代替 unique constraints,便于后续维护。
- 建议对 where 中带多个字段 and 条件的高频 query,参考数据分布情况,建多个字段的联合 index。
- 建议对固定条件的(一般有特定业务含义)且数据占比低的 query,建议带 where 的 Partial Indexes。
select * from test where status=1 and col=?; -- 其中status=1为固定的条件
create index on test (col) where status=1;
- 建议对经常使用表达式作为查询条件的 query,可以使用表达式或函数索引加速 query。
select * from test where exp(xxx);
create index on test ( exp(xxx) );
- 建议不要建过多 index,一般不要超过6个,核心 table(产品,订单)可适当增加 index 个数。
关于 NULL
- NULL 的判断:IS NULL、IS NOT NULL。
- 注意 boolean 类型取值 true、false、NULL。
- 注意 NOT IN 集合中带有 NULL 元素。
postgres=# select * from tdapg;
id | nickname
----+-------------------------------
1 | hello TDSQL-A for PostgreSQL
2 | TDSQL-A for PostgreSQL好
3 | TDSQL-A for PostgreSQL好
4 | TDSQL-A for PostgreSQL default
(4 rows)
postgres=# select * from tdapg where id not in (null);
id | nickname
----+----------
(0 rows)
- 建议对字符串型 NULL 值处理后,进行 || 操作。
postgres=# select id,nickname from tdapg limit 1;
id | nickname
----+-----------------------------
1 | hello TDSQL-A for PostgreSQL
(1 row)
postgres=# select id,nickname||null from tdapg limit 1;
id | ?column?
----+----------
1 |
(1 row)
postgres=# select id,nickname||coalesce(null,'') from tdapg limit 1;
id | ?column?
----+-----------------------------
1 | hello TDSQL-A for PostgreSQL
(1 row)
建议使用 count(1) 或 count(*) 来统计行数,不建议使用 count(col) 来统计行数,因为 NULL 值不会计入。
注意:
count(多列列名)时,多列列名必须使用括号,例如 count( (col1,col2,col3) ),注意多列的 count,即使所有列都为 NULL,该行也被计数,所以效果与 count(*) 一致。
postgres=# select * from tdapg ;
id | nickname
----+-------------------------------
1 | hello TDSQL-A for PostgreSQL
2 | TDSQL-A for PostgreSQL好
5 |
3 | TDSQL-A for PostgreSQL好
4 | TDSQL-A for PostgreSQL default
(5 rows)
postgres=# select count(1) from tdapg;
count
\-------
5
(1 row)
postgres=# select count(*) from tdapg;
count
\-------
5
(1 row)
postgres=# select count(nickname) from tdapg;
count
\-------
4
(1 row)
postgres=# select count((id,nickname)) from tdapg;
count
\-------
5
(1 row)
count(distinct col) 计算某列的非 NULL 不重复数量,NULL 不被计数。
注意:
count(distinct (col1,col2,...) ) 计算多列的唯一值时,NULL 会被计数,同时 NULL 与 NULL会被认为是相同的。
postgres=# select count(distinct nickname) from tdapg;
count
\-------
3
(1 row)
postgres=# select count(distinct (id,nickname)) from tdapg;
count
\-------
5
(1 row)
两个 NULL 的对比方法。
postgres=# select null is not distinct from null as Tdapgnull;
Tdapgnull
\-----------
t
(1 row)
开发相关规范
1)建议对 DB object 尤其是 COLUMN 加 COMMENT,便于后续新人了解业务及维护。
注释前后的数据表可读性对比:
postgres=# \d+ TDAPG_main
Table "public.tdapg_main"
Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description
--------+---------+-----------+----------+--------------+-------------
id | integer | | plain | |
mc | text | | extended | |
Indexes:
"TDAPG_main_id_uidx" UNIQUE, btree (id)
Has OIDs: no
Distribute By SHARD(id)
Location Nodes: ALL DATANODES
postgres=# comment on column TDAPG_main.id is 'id号';
COMMENT
postgres=# comment on column TDAPG_main.mc is '产品名称';
COMMENT
postgres=# \d+ TDAPG_main
Table "public.tdapg_main"
Column | Type | Modifiers | Storage | Stats target | Description
--------+---------+-----------+----------+--------------+-------------
id | integer | | plain | | id号
mc | text | | extended | | 产品名称
Indexes:
"TDAPG_main_id_uidx" UNIQUE, btree (id)
Has OIDs: no
Distribute By SHARD(id)
Location Nodes: ALL DATANODES
2)建议非必须时避免 select *,只取所需字段,以减少(包括不限于)网络带宽消耗。
postgres=# explain (verbose) select * from tdapg_main where id=1;
QUERY PLAN
\---------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using Tdapg_main_id_uidx on public.tdapg_main (cost=0.15..8.17 rows=1 width=36)
Output: id, mc
Index Cond: (Tdapg_main.id = 1)
(3 rows)
postgres=# explain (verbose) select tableoid from tdapg_main where id=1;
QUERY PLAN
\--------------------------------------------------------------------------------------------
Index Scan using Tdapg_main_id_uidx on public.tdapg_main (cost=0.15..8.17 rows=1 width=4)
Output: tableoid
Index Cond: (Tdapg_main.id = 1)
(3 rows)
- 是返回36个字符,而另一个一条记录只能4个字段的长度。
3)建议 update 时,尽量做 <> 判断,如 update table_a set column_b = c where column_b <> c;
postgres=# update tdapg_main set mc='TDSQL-A for PostgreSQL' ;
UPDATE 1
postgres=# select xmin,* from tdapg_main;
xmin | id | mc
------+----+-----------------------
2562 | 1 | TDSQL-A for PostgreSQL
(1 row)
postgres=# update tdapg_main set mc='TDSQL-A for PostgreSQL' ;
UPDATE 1
postgres=# select xmin,* from tdapg_main;
xmin | id | mc
------+----+-----------------------
2564 | 1 | TDSQL-A for PostgreSQL
(1 row)
postgres=# update tdapg_main set mc='TDSQL-A for PostgreSQL' where mc!='TDSQL-A for PostgreSQL';
UPDATE 0
postgres=# select xmin,* from tdapg_main;
xmin | id | mc
------+----+-----------------------
2564 | 1 | TDSQL-A for PostgreSQL
(1 row)
以上效果是一样的,但带条件的更新不会产生一个新的版本记录,不需要系统执行 vacuum 回收垃圾数据。
4)建议将单个事务的多条 SQL 操作,分解、拆分,或者不放在一个事务里,让每个事务的粒度尽可能小,尽量 lock 少的资源,避免 lock 、dead lock 的产生。
#session1 把所有数据都更新而不提交,一下子锁了2000千万条记录。
postgres=# begin;
BEGIN
postgres=# update tdapg_main set mc='TDAPG_1.3';
UPDATE 20000000
#session2 等待。
postgres=# update tdapg_main set mc='TDAPG_1.4' where id=1;
#session3 等待。
postgres=# update tdapg_main set mc='TDAPG_1.5' where id=2;
如果#session1分批更新的话,如下所示:
postgres=# begin;
BEGIN
postgres=# update tdapg_main set mc='TDAPG_1.3' where id>0 and id <=100000;
UPDATE 100000
postgres=#COMMIT;
postgres=# begin;
BEGIN
postgres=# update tdapg_main set mc='TDAPG_1.3' where id>100000 and id <=200000;
UPDATE 100000
postgres=#COMMIT;
则 session2 和 session3 中就能部分提前完成,这样可以避免大量的锁等待和出现大量的 session 占用系统资源,在做全表更新时请使用这种方法来执行。
5)建议大批量的数据入库时,使用 copy ,不建议使用 insert,以提高写入速度。如下,性能相差5倍。
postgres=# insert into tdapg_main select t,'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx' from generate_series(1,100000) as t;
INSERT 0 100000
Time: 9511.755 ms
postgres=# copy TDAPG_main to '/data/pgxz/TDAPG_main.txt';
COPY 100002
Time: 179.428 ms
postgres=# copy TDAPG_main from '/data/pgxz/TDAPG_main.txt';
COPY 100002
Time: 1625.803 ms
postgres=#
6)建议对报表类的或生成基础数据的查询,使用物化视图 (MATERIALIZED VIEW) 定期固化数据快照,避免对多表(尤其多写频繁的表)重复跑相同的查询,且物化视图支持 REFRESH MATERIALIZED VIEW CONCURRENTLY,支持并发更新。
如有一个程序需要不断查询 TDAPG_main 的总记录数,可参考如下:
postgres=# select count(1) from tdapg_main;
count
\--------
200004
(1 row)
Time: 27.948 ms
postgres=# create MATERIALIZED VIEW TDAPG_main_count as select count(1) as num from tdapg_main;
SELECT 1
Time: 322.372 ms
postgres=# select num from TDAPG_main_count ;
num
\--------
200004
(1 row)
Time: 0.421 ms
性能提高上百倍。
有数据变化时刷新方法:
postgres=# copy tdapg_main from '/data/pgxz/TDAPG_main.txt';
COPY 100002
Time: 1201.774 ms
postgres=# select count(1) from tdapg_main;
count
\--------
300006
(1 row)
Time: 23.164 ms
postgres=# REFRESH MATERIALIZED VIEW TDAPG_main_count;
REFRESH MATERIALIZED VIEW
Time: 49.486 ms
postgres=# select num from tdapg_main_count ;
num
\--------
300006
(1 row)
Time: 0.301 ms
7)建议复杂的统计查询可以尝试窗口函数。
请参见 窗口函数应用。
8)两表 join 时,尽量的使用分布 key 进行 join。
在建立业务的主表、明细表时,需要使用他们的关联键来做分布键,如下所示:
[pgxz@VM_0_29_centos pgxz]$ psql -p 15001
psql (PostgreSQL 10 (TDAPG 2.01))
Type "help" for help.
postgres=# create table tdapg_main(id integer,mc text) distribute by shard(id);
CREATE TABLE
postgres=# create table tdapg_detail(id integer,tdapg_main_id integer,mc text) distribute by shard(TDAPG_main_id);
CREATE TABLE
postgres=# explain select TDAPG_detail.* from tdapg_main,TDAPG_detail where TDAPG_main.id=TDAPG_detail.TDAPG_main_id;
QUERY PLAN
\----------------------------------------------------------------------------
Data Node Scan on "__REMOTE_FQS_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
Node/s: dn001, dn002
(2 rows)
postgres=# explain (verbose) select TDAPG_detail.* from tdapg_main,TDAPG_detail where TDAPG_main.id=TDAPG_detail.TDAPG_main_id;
QUERY PLAN
\------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Data Node Scan on "__REMOTE_FQS_QUERY__" (cost=0.00..0.00 rows=0 width=0)
Output: TDAPG_detail.id, TDAPG_detail.TDAPG_main_id, TDAPG_detail.mc
Node/s: dn001, dn002
Remote query: SELECT TDAPG_detail.id, TDAPG_detail.TDAPG_main_id, TDAPG_detail.mc FROM public.TDAPG_main, public.TDAPG_detail WHERE (TDAPG_main.id = TDAPG_detail.TDAPG_main_id)
(4 rows)
postgres=#
9)分布键用唯一索引代替主键。
postgres=# create unique index TDAPG_main_id_uidx on TDAPG_main using btree(id);
CREATE INDEX
因为唯一索引后期的维护成本比主键要低很多。
10)分布键无法建立唯一索引,则要建立普通索引,提高查询的效率。
postgres=# create index TDAPG_detail_TDAPG_main_id_idx on TDAPG_detail using btree(TDAPG_main_id);
CREATE INDEX
这样两表在 join 查询时,返回少量数据时的效率才会高。
11)不对字段建立外键。
目前 T 不支持多 dn 外键约束,除非能确定数据关联键的数据全部落在同一个 dn 上面。