大数据分组怎样才会更快

关键词导读:数据库分组慢                    大数据分组慢                   存储格式

分组是数据库的常见运算,无论数据如何准备,通常都需要将所有数据遍历。建立索引这时是不起作用的,存储格式才是决定遍历效率的主要因素。数据库中数据的存放虽然是二进制格式的,但普遍IO性能差,库内遍历快,外部取数都很慢。

下面用Oracle来举个例子,数据如下:

ORDERID        CLIENT SELLERID         AMOUNT       ORDERDATE NOTE

1          287     47       5825   2013-05-31   gafcaghafdgie f ci…

2          89       22       8681   2013-05-04   gafcaghafdgie f ci…

3          47       67       7702   2009-11-22   gafcaghafdgie f ci…

4          76       85       8717   2011-12-13   gafcaghafdgie f ci…

5          307     81       8003   2008-06-01   gafcaghafdgie f ci…

6          366     39       6948   2009-09-25   gafcaghafdgie f ci…

7          295     8          1419   2013-11-11   gafcaghafdgie f ci…

8          496     35       6018   2011-02-18   gafcaghafdgie f ci…

9          273     37       9255   2011-05-04   gafcaghafdgie f ci…

10       212     0          2155   2009-03-22   gafcaghafdgie f ci…

实际数据量已经超过了数据库的最大内存(数据总量为 25G,Oracle 可用的最大内存为 12G)。使用OracleParallel Execution来完成分组汇总,SQL大概这样:

select /*+ Parallel(8) */ client,sellerid,count(orderid),sum(amount) from orders group by client,sellerid

这个SQL执行耗时:210秒。

同样的环境、同样的数据,用集算器来处理,耗时约65秒,代码如下:


A

1

=$(esProcOdbc) select /*+ parallel(8) */ client,sellerid,count(orderid),sum(amount) from orders.btx group by client,sellerid

后者速度快是因为使用了集算器集文件(二进制文件)作为数据存储,正如之前提到的数据存储格式直接影响遍历的性能,关于存储格式、特点、性能排名如下表:

存储格式

特点

性能排名

二进制

占用空间最小,解析最快

1

文本

文本的好处是通用,但性能不好

2

数据库

也是二进制,但普遍IO性能差,库内遍历快,外部取数都很慢

3

处理大量数据时,性能优化的第一步,往往是挑选合适的存储格式。数据库的存储十分宝贵,为了节约存储,提高运算性能,可将单纯用作OLAP场景的那些数据搬到数据库外部,使用更高性能的存储格式存放数据。感兴趣可以参考:性能优化教案—遍历

集算器还很容易嵌入到Java应用程序中,Java如何调用SPL脚本有使用和获得它的方法。

关于集算器安装使用、获得免费授权和相关技术资料,可以参见如何使用集算器

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