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Teradata - 分区主索引
分区主索引 (PPI) 是一种索引机制,可用于提高某些查询的性能。当行插入到表中时,它们存储在 AMP 中,并按其行哈希顺序排列。当表使用 PPI 定义时,行按其分区号排序。在每个分区内,它们按其行哈希排列。行根据定义的分区表达式分配到分区。
优势
避免对某些查询进行全表扫描。
避免使用需要额外物理结构和额外 I/O 维护的二级索引。
快速访问大型表的子集。
快速删除旧数据并添加新数据。
示例
考虑以下具有 OrderNo 主索引的 Orders 表。
门店编号 | 订单号 | 订单日期 | 订单总额 |
---|---|---|---|
101 | 7501 | 2015-10-01 | 900 |
101 | 7502 | 2015-10-02 | 1,200 |
102 | 7503 | 2015-10-02 | 3,000 |
102 | 7504 | 2015-10-03 | 2,454 |
101 | 7505 | 2015-10-03 | 1201 |
103 | 7506 | 2015-10-04 | 2,454 |
101 | 7507 | 2015-10-05 | 1201 |
101 | 7508 | 2015-10-05 | 1201 |
假设记录在 AMP 之间分布,如下表所示。记录存储在 AMP 中,根据其行哈希排序。
行哈希 | 订单号 | 订单日期 |
---|---|---|
1 | 7505 | 2015-10-03 |
2 | 7504 | 2015-10-03 |
3 | 7501 | 2015-10-01 |
4 | 7508 | 2015-10-05 |
行哈希 | 订单号 | 订单日期 |
---|---|---|
1 | 7507 | 2015-10-05 |
2 | 7502 | 2015-10-02 |
3 | 7506 | 2015-10-04 |
4 | 7503 | 2015-10-02 |
如果您运行查询以提取特定日期的订单,则优化器可能会选择使用全表扫描,然后可以访问 AMP 中的所有记录。为避免这种情况,您可以将订单日期定义为分区主索引。当行插入到 orders 表中时,它们按订单日期进行分区。在每个分区内,它们将按其行哈希排序。
以下数据显示如果按订单日期进行分区,记录将如何存储在 AMP 中。如果运行查询以按订单日期访问记录,则将只访问包含该特定订单记录的分区。
分区 | 行哈希 | 订单号 | 订单日期 |
---|---|---|---|
0 | 3 | 7501 | 2015-10-01 |
1 | 1 | 7505 | 2015-10-03 |
1 | 2 | 7504 | 2015-10-03 |
2 | 4 | 7508 | 2015-10-05 |
分区 | 行哈希 | 订单号 | 订单日期 |
---|---|---|---|
0 | 2 | 7502 | 2015-10-02 |
0 | 4 | 7503 | 2015-10-02 |
1 | 3 | 7506 | 2015-10-04 |
2 | 1 | 7507 | 2015-10-05 |
以下是如何创建具有分区主索引的表的示例。使用 PARTITION BY 子句定义分区。
CREATE SET TABLE Orders ( StoreNo SMALLINT, OrderNo INTEGER, OrderDate DATE FORMAT 'YYYY-MM-DD', OrderTotal INTEGER ) PRIMARY INDEX(OrderNo) PARTITION BY RANGE_N ( OrderDate BETWEEN DATE '2010-01-01' AND '2016-12-31' EACH INTERVAL '1' DAY );
在上述示例中,表按 OrderDate 列进行分区。每天将有一个单独的分区。
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