游戏网站平台怎么做的,印刷网站建设价格,下列 是计算机网页制作工具,wordpress付费主题博客Data skew 很好理解#xff0c;即数据倾斜。现实中的数据很多都不是正态分布的#xff0c;譬如城市人口#xff0c;东部沿海一个市的人口与西部地区一个市地区的人口相比#xff0c;东部城市人口会多好几倍。 postgresql的skew的优化核心思想是避免磁盘IO。 优…Data skew 很好理解即数据倾斜。现实中的数据很多都不是正态分布的譬如城市人口东部沿海一个市的人口与西部地区一个市地区的人口相比东部城市人口会多好几倍。 postgresql的skew的优化核心思想是避免磁盘IO。 优化器往往会选择小表和正态分布的表做inner table这会导致 outer table要不更大要不是非正态分布。如果outer table的表是非正态分布的话会在batch0来处理那些most common valueMCV 大致过程如下 1、prepare skew hash table
确定skew hash table大小默认分配2%内存获取outer table的MCV统计信息对于每个mcv计算其hash值并放到对应的skew hash bucket中。由于此时没有处理inner table所以bucket应该指向NULL。如果产生hash 冲突采用线性扫描发当前slot被占用则寻找下一个可以占用的slot。填充skew hash table扫描inner table构建 main hashtable。如果tuple属于skew hash table且对应的slot不为空那就将tuple加入skew hash table而非main hashtable。 之后就是扫描outer table的probe阶段了。 若该tuple是MCV tuple则到skew hash table中去寻找匹配。 否则就进到hybrid hash join算法的处理逻辑中。
这样做的好处是50%的mcv在batch0阶段就处理好了就可以节约50%的磁盘IO。 (也就是说把常见数据放到了batch0中匹配而且在batch0的处理是不需要从disk load 数据的从而减少了IO) 参考 全面解读PostgreSQL和Greenplum的Hash Join
