DPF,MDC,TP的详细比较

DPF

MDC

Table Partition

中文名称

数据库分区特性

多维聚类

表分区

建表语句

DISTRIBUTE BY HASH

ORGANIZE BY DIMENSION

PARTITION BY RANGE

特性

将行均匀地分布在多个数据库分区上

将在多个维上具有近似值的行放在表中相同的物理位置，即所谓的块

将所有行放在同一个数据分区的一个指定范围的维中

使用场景

大型表——大到无法仅依靠单独一组 CPU 和 I/O 通道来处理

结果集返回在多个维上具有近似值的行的查询

这种类型的表：周期性地添加大量数据，然后在数据到期后又删除大量数据

优点

可伸缩性——随着数据库的增长增加计算资源（也就是数据库分区）

查询性能——组织数据的方式有利于获得更快的检索速度，对于由多个谓词指定范围的查询尤其有效

数据移动——通过添加和删除整个数据分区，可以增加和删除大量数据

设计注意事项

1．对于大型 BI 应用程序，可以使用数据库分区以提高其可扩展性。

2．在选择分区键时，同时还要关注分区键值的高基数并提高连接中的表并置。对不共享数据库来说，使用哈希分区完全是为了数据仓库

1．MDC 可用来提高查询性能以及转入和转出数据。

2．使用表分区来转出或在一个单独的维度通过使用 MDC 来转入

1．RCTs）来进行对数据的快速直接的访问。

2．基于转入和转出特点来设计表分区。根据 month 或财季来进行分区是很好的策略