GaussDB数据库分布式架构排查及解决数据倾斜的表数据方法

在GaussDB数据库分布式架构中，排查数据倾斜的表数据可以通过以下方法：

存储层数据倾斜排查

• 使用系统视图查询：GaussDB提供了pgxc_get_table_skewness视图，可以查询各表的数据倾斜情况。通过执行SELECT * FROM pgxc_get_table_skewness;语句，可以获取表名、倾斜节点、倾斜节点的数据量以及倾斜率等信息，从而找出存在数据倾斜的表。
• 分析表分布列：检查表的分布列选择是否合理。通常，数据表在各DN上是hash分布的，分布列的选择会影响数据的分布情况。如果分布列的值分布不均匀，可能导致数据倾斜。可以通过查看表的定义和数据分布情况，选择更合适的分布列来解决数据倾斜问题。
• 查看数据文件大小：在各DN实例的数据存储目录中，查看表的数据文件大小。如果某个DN上的数据文件大小明显大于其他DN，可能存在数据倾斜。可以通过比较各DN上的数据文件大小，找出数据倾斜的表。

计算层数据倾斜排查

• 查看执行计划：在执行查询时，查看查询的执行计划，关注是否存在Redistribute算子。如果Redistribute算子的重分布列上的数据存在倾斜，可能导致计算倾斜。可以通过分析执行计划，找出可能导致计算倾斜的查询和表。
• 使用RLBT方案：GaussDB的RLBT（Runtime Load Balance Technology）方案可以用于解决运行时的计算倾斜问题。该方案通过统计信息识别、hint方式指定以及规则识别等手段，预先识别计算过程中的重分布列是否存在倾斜数据，并进行相应的优化。
• 分析查询语句：对于复杂的查询语句，分析其中间结果和过滤条件，判断是否可能导致数据倾斜。例如，outer join在匹配失败的情况下会补空产生大量NULL值，如果接下来在补空列上进行join或者group by操作，就可能导致NULL值倾斜。

通过以上方法，可以在GaussDB数据库分布式架构中有效地排查数据倾斜的表数据，并采取相应的措施进行优化和调整。

GaussDB数据倾斜的处理方法如下：

存储层数据倾斜

• 选择合适的分布列：在创建表时，应选择键值重复度小、数据分布比较均匀的列作为分布列，如采用Hash分布策略时，需确保分布列能使数据均匀分布在各个数据节点上。若分布列选择不当导致数据倾斜，需重新选择分布列并重建表。
• 数据重分布：对于已存在数据倾斜的表，可以使用数据重分布功能来重新调整数据的分布。例如，在GaussDB中，可以使用ALTER TABLE语句来修改表的分布列或分布策略，从而实现数据的重新分布。

计算层数据倾斜

• RLBT特性：GaussDB提供了RLBT（Runtime Load Balance Technology）方案来解决运行时的计算倾斜问题。该特性由参数skew_option控制，可自动识别和解决计算过程中的数据倾斜。
• 优化SQL语句：对于group by、over()、distinct算子引起的计算倾斜，可以采用增加过滤条件、减少数据量来降低重分布带来的成本开销，或者根据实际情况开启SMP并行，加快执行速度。如果计算倾斜来自于join关联，可尝试调整join条件或优化查询逻辑。

其他方法

• 处理空值引发的数据倾斜：可以直接不让null值参与join操作，即不让null值有shuffle阶段，或者给null值赋一个固定值，使其参与计算时不会导致数据倾斜。
• 使用视图或函数获取倾斜情况：GaussDB提供了一些视图和函数来帮助获取表的倾斜情况，如pgxc_get_table_skewness视图和table_distribution函数等。通过这些视图和函数，可以快速定位存在数据倾斜的表，以便进行针对性的处理。