主頁 > 資料庫 > sequence:從認識到會使用,今兒給你講的透透的

sequence:從認識到會使用,今兒給你講的透透的

2023-03-07 09:24:54 資料庫

摘要:本文簡單介紹sequence的使用場景及如何修改sequence的cache值提高性能,

本文分享自華為云社區《GaussDB(DWS)關于sequence的那些事》,作者:Arrow0lf ,

什么是sequence

sequence,也稱作序列,是用來產生唯一整數的資料庫物件,序列的值按照一定的規則自增/自減,一般常被用作主鍵,GaussDB(DWS)中,創建sequence時會同時創建一張同名的元資料表,用來記錄sequence相關的資訊,例如:

postgres=# create sequence seq;
CREATE SEQUENCE
postgres=# select * from seq;
 sequence_name | last_value | start_value | increment_by | max_value | min_value | cache_value | log_cnt | is_cycled | is_called | uuid 
---------------+------------+-------------+--------------+---------------------+-----------+-------------+---------+-----------+-----------+---------
 seq           | -1 | 1 | 1 | 9223372036854775807 | 1 | 1 | 0 | f         | f         | 1600007
(1 row)

其中,sequence_name表示sequence的名字,last_value當前無意義,start_value表示sequence的初始值,increment_by表示sequence的步長,max_value表示sequence的最大值,min_value表示最小值,cache_value表示為了快速獲取下一個序列值而預先存盤的sequence值個數(定義cache后不能保證sequence值的連續性,會產生空洞,詳見下文),log_cnt表示WAL日志記錄的sequence值個數,由于在DWS中sequence是從GTM獲取和管理,因此log_cnt無實際意義;is_cycled表示sequence在達到最小或最大值后是否回圈繼續,is_called表示該sequence是否已被呼叫(僅表示在當前實體是否被呼叫,例如在cn_5001上呼叫之后,cn_5001上該原資料表的值變為t,cn_5002上該欄位仍為f),uuid代表該sequence的唯一標識,

GaussDB(DWS)中,通過GTM(Global Transaction Manager,名為全域事務管理器)負責生成和維護全域事務ID、事務快照、Sequence等需要全域唯一的資訊,sequence在DWS中的創建流程如下圖所示:

具體程序為:

  1. 接受SQL命令的CN從GTM申請UUID;
  2. GTM回傳一個UUID;
  3. CN將拿到的UUID與用戶創建的sequenceName系結;
  4. CN將系結關系下發給其他節點上,其他節點同步創建sequence元資料表;
  5. CN將UUID 和sequence的startID發送到GTM端,在GTM行進行永久保存,

因此,sequence的維護和申請實際是在GTM上完成的,當申請nextval,每個執行nextval呼叫的實體會根據該sequence的uuid到GTM上申請序列值,每次申請的序列值范圍與cache有關,只有當cache消耗完之后才會繼續到GTM上申請,因此,增大sequence的cache有利于減少CN/DN與GTM通信的次數,接下來,將詳細介紹sequence在DWS中的使用場景和注意事項,

如何創建sequence

GaussDB(DWS)中,有兩種創建sequence的方法:

方法一:直接創建sequence,并通過nextval呼叫,舉例:

postgres=# create sequence seq;
CREATE SEQUENCE
postgres=# insert into t_dest select nextval('seq'),* from t_src;
INSERT 0 0

方法二:建表時使用serial型別,會自動創建一個sequence,并且會將該列的默認值設定為nextval,舉例:

postgres=# create table test(a int, b serial) distribute by hash(a);
NOTICE:  CREATE TABLE will create implicit sequence "test_b_seq" for serial column "test.b"
CREATE TABLE
postgres=#\d+ test
 Table "public.test"
 Column | Type |                    Modifiers                     | Storage | Stats target | Description 
--------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+-------------
 a      | integer | | plain   | | 
 b      | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain   | | 
Has OIDs: no
Distribute By: HASH(a)
Location Nodes: ALL DATANODES
Options: orientation=row, compression=no

本例中,會自動創建一個名為test_b_seq的sequence,其實嚴格來講,serial型別是一個“偽型別”,本質上,serial其實是int型別,只不過在創建時會同時創建一個sequence,并與該列相關聯,本質上,方法二中的例子與下面的寫法等價:

postgres=# create table test(a int, b int) distribute by hash(a);
CREATE TABLE
postgres=# create sequence test_b_seq owned by test.b;
CREATE SEQUENCE
postgres=# alter sequence test_b_seq owner to jerry;  --jerry為test表的屬主,如果當前用戶即為屬主,可不執行此陳述句
ALTER SEQUENCE
postgres=# alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null;
ALTER TABLE
postgres=# \d+ test
 Table "public.test"
 Column | Type |                    Modifiers                     | Storage | Stats target | Description 
--------+---------+--------------------------------------------------+---------+--------------+-------------
 a      | integer | | plain   | | 
 b      | integer | not null default nextval('test_b_seq'::regclass) | plain   | | 
Has OIDs: no
Distribute By: HASH(a)
Location Nodes: ALL DATANODES
Options: orientation=row, compression=no

sequence在業務中的常見用法

sequence在業務中常被用作在匯入時生成主鍵或唯一列,常見于資料遷移場景,不同的遷移工具或業務匯入場景使用的入庫方法不同,常見的方法主要可以分為copy和insert,對于seqeunce來講,這兩種場景在處理時略有差別,

場景一:insert下推場景

postgres=# create table test1(a int, b serial) distribute by hash(a);
NOTICE:  CREATE TABLE will create implicit sequence "test1_b_seq" for serial column "test1.b"
CREATE TABLE
postgres=# 
postgres=# create table test2(a int) distribute by hash(a);
CREATE TABLE
postgres=# 
postgres=# 
postgres=# explain verbose insert into test1(a) select a from test2;
                                           QUERY PLAN 
------------------------------------------------------------------------------------------------
  id |             operation              | E-rows | E-distinct | E-memory | E-width | E-costs 
 ----+------------------------------------+--------+------------+----------+---------+---------
 1 | ->  Streaming (type: GATHER) | 1 | | | 4 | 18.41 
 2 | -> Insert on public.test1      | 40 | | | 4 | 18.25 
 3 | ->  Seq Scan on public.test2 | 40 | | 1MB      | 4 | 16.24 
 Targetlist Information (identified by plan id) 
 ---------------------------------------------------------
 1 --Streaming (type: GATHER)
         Node/s: All datanodes
 3 --Seq Scan on public.test2
         Output: test2.a, nextval('test1_b_seq'::regclass)
         Distribute Key: test2.a
 ====== Query Summary ===== 
 -------------------------------
 System available mem: 4669440KB
 Query Max mem: 4669440KB
 Query estimated mem: 1024KB
 Parser runtime: 0.045 ms
 Planner runtime: 12.622 ms
 Unique SQL Id: 972921662
(22 rows)

由于在nextval在insert場景下可以下推到DN執行,因此,不管是使用default值的nextval,還是顯示呼叫nextval,nextval都會被下推到DN執行,在上例的執行計劃中也能看出,nextval的呼叫在sequence層,說明是在DN執行的,此時,DN直接向GTM申請序列值,且各DN并行執行,因此效率相對較高,

場景二:copy場景

在業務開發程序中,入庫方式除了insert外,還有copy入庫的場景,此類場景多見于將檔案內容copy入庫、使用CopyManager介面入庫等,此外,CDM資料同步工具,其實作方式也是通過copy的方式批量入庫,在copy入庫程序中,如果copy的目標表使用了默認值,且默認值為nextval,處理程序如下:

此場景下,由CN負責向GTM申請序列值,因此,當sequence的cache值較小,CN會頻繁和GTM建聯并申請nextval,出現性能瓶頸,下面,將針對此種場景說明業務上的性能表現和優化方法,

sequence相關的典型優化場景

業務場景:某業務場景使用CDM資料同步工具做資料遷移,從源端入庫目標端GaussDB(DWS),匯入速率與經驗值相差較大,業務將CDM并發從1調整為5,同步速率仍無法提升,查看陳述句執行情況,除copy入庫外,其余業務均正常執行,無性能瓶頸,且觀察無資源瓶頸,因此初步判斷為該業務自身存在瓶頸,查看該表copy相關的作業等待視圖情況:

如圖所示,由于CDM作業起了5個并發,因此在活躍視圖中可以看到5個copy陳述句,根據這5個copy陳述句對應的query_id查看等待視圖情況如上圖所示,可以看到,這5個copy中,同一時刻,僅有1個copy在向GTM申請序列值,其余的copy在等待輕量級鎖,因此,即使作業中開啟了5并發在運行,實際效果比1并發并不能帶來明顯提升,

問題原因:目標表在建表時使用了serial型別,默認創建的sequence的cache為1,導致在并發copy入庫時,CN頻繁與GTM建聯,且多個并發之間存在輕量鎖爭搶,導致資料同步效率低,

解決方案:此種場景下可以調大sequence的cache值,防止頻繁GTM建聯帶來的瓶頸,本例中,業務每次同步的資料量在10萬左右,綜合其他適用場景評估,將cache值修改為10000(實際使用時應根據業務設定合理的cache值,既能保證快速訪問,又不會造成序列號浪費),

當前GaussDB(DWS)不支持通過alter sequence的方式修改cache值,那么如何修改已有sequence的cache值呢?已第二節中方法二的test表為例,可以通過如下方式達到修改cache的目的:

-- 解除當前sequence與目標表的關聯關系
alter sequence test_b_seq owned by none;
alter table test alter b drop default;
-- 記錄當前的seqeunce值并洗掉sequence
select nextval('test_b_seq'); --記錄該值,作為新建sequence的start value
drop sequence test_b_seq;
-- 新建seqeunce并系結目標表
create sequence test_b_seq START with xxx cache 10000 owned by t.b; -- xxx替換為上一步查到的nextval
alter sequence test_b_seq owner to jerry; --jerry為test表的屬主,如果當前用戶即為屬主,可不執行此陳述句
alter table test alter b set default nextval('test_b_seq'), alter b set not null;

 

點擊關注,第一時間了解華為云新鮮技術~

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/shujuku/545996.html

標籤:其它

上一篇:MySQL中這14個必備神器,用過都說好

下一篇:認識一下SQL的視窗函式

標籤雲
其他(157675) Python(38076) JavaScript(25376) Java(17977) C(15215) 區塊鏈(8255) C#(7972) AI(7469) 爪哇(7425) MySQL(7132) html(6777) 基礎類(6313) sql(6102) 熊猫(6058) PHP(5869) 数组(5741) R(5409) Linux(5327) 反应(5209) 腳本語言(PerlPython)(5129) 非技術區(4971) Android(4554) 数据框(4311) css(4259) 节点.js(4032) C語言(3288) json(3245) 列表(3129) 扑(3119) C++語言(3117) 安卓(2998) 打字稿(2995) VBA(2789) Java相關(2746) 疑難問題(2699) 细绳(2522) 單片機工控(2479) iOS(2429) ASP.NET(2402) MongoDB(2323) 麻木的(2285) 正则表达式(2254) 字典(2211) 循环(2198) 迅速(2185) 擅长(2169) 镖(2155) 功能(1967) .NET技术(1958) Web開發(1951) python-3.x(1918) HtmlCss(1915) 弹簧靴(1913) C++(1909) xml(1889) PostgreSQL(1872) .NETCore(1853) 谷歌表格(1846) Unity3D(1843) for循环(1842)

熱門瀏覽
  • GPU虛擬機創建時間深度優化

    **?桔妹導讀:**GPU虛擬機實體創建速度慢是公有云面臨的普遍問題,由于通常情況下創建虛擬機屬于低頻操作而未引起業界的重視,實際生產中還是存在對GPU實體創建時間有苛刻要求的業務場景。本文將介紹滴滴云在解決該問題時的思路、方法、并展示最終的優化成果。 從公有云服務商那里購買過虛擬主機的資深用戶,一 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:09:13 more
  • 可編程網卡芯片在滴滴云網路的應用實踐

    **?桔妹導讀:**隨著云規模不斷擴大以及業務層面對延遲、帶寬的要求越來越高,采用DPDK 加速網路報文處理的方式在橫向縱向擴展都出現了局限性。可編程芯片成為業界熱點。本文主要講述了可編程網卡芯片在滴滴云網路中的應用實踐,遇到的問題、帶來的收益以及開源社區貢獻。 #1. 資料中心面臨的問題 隨著滴滴 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:10:21 more
  • 滴滴資料通道服務演進之路

    **?桔妹導讀:**滴滴資料通道引擎承載著全公司的資料同步,為下游實時和離線場景提供了必不可少的源資料。隨著任務量的不斷增加,資料通道的整體架構也隨之發生改變。本文介紹了滴滴資料通道的發展歷程,遇到的問題以及今后的規劃。 #1. 背景 資料,對于任何一家互聯網公司來說都是非常重要的資產,公司的大資料 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:05 more
  • 滴滴AI Labs斬獲國際機器翻譯大賽中譯英方向世界第三

    **桔妹導讀:**深耕人工智能領域,致力于探索AI讓出行更美好的滴滴AI Labs再次斬獲國際大獎,這次獲獎的專案是什么呢?一起來看看詳細報道吧! 近日,由國際計算語言學協會ACL(The Association for Computational Linguistics)舉辦的世界最具影響力的機器 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:29 more
  • MPP (Massively Parallel Processing)大規模并行處理

    1、什么是mpp? MPP (Massively Parallel Processing),即大規模并行處理,在資料庫非共享集群中,每個節點都有獨立的磁盤存盤系統和記憶體系統,業務資料根據資料庫模型和應用特點劃分到各個節點上,每臺資料節點通過專用網路或者商業通用網路互相連接,彼此協同計算,作為整體提供 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:11:41 more
  • 滴滴資料倉庫指標體系建設實踐

    **桔妹導讀:**指標體系是什么?如何使用OSM模型和AARRR模型搭建指標體系?如何統一流程、規范化、工具化管理指標體系?本文會對建設的方法論結合滴滴資料指標體系建設實踐進行解答分析。 #1. 什么是指標體系 ##1.1 指標體系定義 指標體系是將零散單點的具有相互聯系的指標,系統化的組織起來,通 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:12:52 more
  • 單表千萬行資料庫 LIKE 搜索優化手記

    我們經常在資料庫中使用 LIKE 運算子來完成對資料的模糊搜索,LIKE 運算子用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。 如果需要查找客戶表中所有姓氏是“張”的資料,可以使用下面的 SQL 陳述句: SELECT * FROM Customer WHERE Name LIKE '張%' 如果需要 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:13:25 more
  • 滴滴Ceph分布式存盤系統優化之鎖優化

    **桔妹導讀:**Ceph是國際知名的開源分布式存盤系統,在工業界和學術界都有著重要的影響。Ceph的架構和演算法設計發表在國際系統領域頂級會議OSDI、SOSP、SC等上。Ceph社區得到Red Hat、SUSE、Intel等大公司的大力支持。Ceph是國際云計算領域應用最廣泛的開源分布式存盤系統, ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:51 more
  • es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合~嵌套聚合

    之前寫過《es~通過ElasticsearchTemplate進行聚合操作》的文章,這一次主要寫一個嵌套的聚合,例如先對sex集合,再對desc聚合,最后再對age求和,共三層嵌套。 Aggregations的部分特性類似于SQL語言中的group by,avg,sum等函式,Aggregation ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:14:59 more
  • 爬蟲日志監控 -- Elastc Stack(ELK)部署

    傻瓜式部署,只需替換IP與用戶 導讀: 現ELK四大組件分別為:Elasticsearch(核心)、logstash(處理)、filebeat(采集)、kibana(可視化) 下載均在https://www.elastic.co/cn/downloads/下tar包,各組件版本最好一致,配合fdm會 ......

    uj5u.com 2020-09-10 06:15:05 more
最新发布
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:33:24 more
  • MySQL中binlog備份腳本分享

    關于MySQL的二進制日志(binlog),我們都知道二進制日志(binlog)非常重要,尤其當你需要point to point災難恢復的時侯,所以我們要對其進行備份。關于二進制日志(binlog)的備份,可以基于flush logs方式先切換binlog,然后拷貝&壓縮到到遠程服務器或本地服務器 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:28:06 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:27:27 more
  • 快取與資料庫雙寫一致性幾種策略分析

    本文將對幾種快取與資料庫保證資料一致性的使用方式進行分析。為保證高并發性能,以下分析場景不考慮執行的原子性及加鎖等強一致性要求的場景,僅追求最終一致性。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:48 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:35 more
  • 云時代,MySQL到ClickHouse資料同步產品對比推薦

    ClickHouse 在執行分析查詢時的速度優勢很好的彌補了MySQL的不足,但是對于很多開發者和DBA來說,如何將MySQL穩定、高效、簡單的同步到 ClickHouse 卻很困難。本文對比了 NineData、MaterializeMySQL(ClickHouse自帶)、Bifrost 三款產品... ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:26:29 more
  • sql陳述句優化

    問題查找及措施 問題查找 需要找到具體的代碼,對其進行一對一優化,而非一直把關注點放在服務器和sql平臺 降低簡化每個事務中處理的問題,盡量不要讓一個事務拖太長的時間 例如檔案上傳時,應將檔案上傳這一步放在事務外面 微軟建議 4.啟動sql定時執行計劃 怎么啟動sqlserver代理服務-百度經驗 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:25:13 more
  • Redis 報”OutOfDirectMemoryError“(堆外記憶體溢位)

    Redis 報錯“OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位) ”問題如下: 一、報錯資訊: 使用 Redis 的業務介面 ,產生 OutOfDirectMemoryError(堆外記憶體溢位),如圖: 格式化后的報錯資訊: { "timestamp": "2023-04-17 22: ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:54 more
  • day02-2-商鋪查詢快取

    功能02-商鋪查詢快取 3.商鋪詳情快取查詢 3.1什么是快取? 快取就是資料交換的緩沖區(稱作Cache),是存盤資料的臨時地方,一般讀寫性能較高。 快取的作用: 降低后端負載 提高讀寫效率,降低回應時間 快取的成本: 資料一致性成本 代碼維護成本 運維成本 3.2需求說明 如下,當我們點擊商店詳 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:24:03 more
  • day02-短信登錄

    功能實作02 2.功能01-短信登錄 2.1基于Session實作登錄 2.1.1思路分析 2.1.2代碼實作 2.1.2.1發送短信驗證碼 發送短信驗證碼: 發送驗證碼的介面為:http://127.0.0.1:8080/api/user/code?phone=xxxxx<手機號> 請求方式:PO ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:23:11 more