Teradata分区主索引

分区主索引(PPI)是Teradata的强大功能之一，它允许用户访问表的一部分而不是全部表的访问。 PPI是一种索引机制，可用于提高特定查询的性能。 PPI与数据分配的主索引相同，但是PPI根据表中指定的范围或大小写创建分区。

分区主索引(PPI)允许将行分配给AMP上的用户定义的数据分区，从而为基于主索引值的范围查询提供增强的性能。

当将行插入表中时，它们将存储在AMP中，并按其行哈希顺序排列。当使用PPI定义表时，行将按其分区号排序。

在每个分区内，它们按行哈希进行排列。根据定义的分区表达式将行分配给分区。以下是PPI的以下重要方面，例如：

• 当我们提交指定范围约束的查询时，PPI用于提高大型表的性能。
• PPI允许通过使用分区消除来减少要处理的行数。
• 当使用具有范围约束的大型表时，PPI将提高增量数据加载，删除和数据访问的性能

通常将查询的行存储在分区中，这样我们就可以将数据检索限制为包含SQL语句所需的行的那些分区。不读取未提供请求的行的其他分区。

顺便提一句，其他数据库系统(例如Netezza)通过存储有关未存储请求的行的数据块的信息来进行相反的处理。 Netezza将此方法称为“数据跳过”。

分区将无助于避免表扫描，但会减少每个AMP必须移动到其本地内存(FSG缓存)的数据块数量，因为仅需要访问相关的分区。

PPI的特征

这是分区主索引的一些特征，例如：

• 可以在易失性，全局临时和永久表上进行分区。
• 分区列不必是非唯一主索引的一部分。
• 分区列必须是唯一主索引的一部分。
• 分区列将不会决定应去往哪个AMP数据，而取决于主索引。
• AMP中的行将按分区列而不是按行ID排序。
• PPI可以在多个级别上定义。
• Teradata使用分区消除策略来避免对分区表进行全表扫描(FTS)。
• 分区表可以通过减少要处理的行数来减少范围查询的输入。
• 可以从dbc.PartitioningConstraintsV视图中检索有关分区，约束和条件的详细信息。

PPI的优势

以下是分区主索引的优点：

• 这样可以避免对特定查询进行全表扫描。
• PPI不使用需要额外物理结构和其他输入维护的二级索引。
• 它可以快速访问大表的子集。
• PPI快速删除旧数据并添加新数据。
• 可以在全局临时表，易失表和非压缩联接索引上创建它。
• 对于基于范围的查询，我们可以删除SI并使用PPI，这将减少开销SI子表的空间。

缺点

分区主索引还具有以下缺点，例如：

• 如果分区列不属于主索引列，则分区可能会使对表的单行或主索引访问变慢。
• 每行增加2个字节，因此增加了烫发空间。
• 将PPI表与未分区表连接时需要很长时间。
• 除了PPI列之外的访问需要更多时间。

PPI的类型

分区主索引有四种类型：

• 案例划分
• 基于范围的分区
• 多级分区
• 基于字符的分区

例

考虑下面的订单表，其中主序号在OrderNo上。

假定记录在AMP之间分配，如下表所示。记录的内容存储在AMP中，并根据其行哈希进行排序。

放大器1

放大器2

如果我们运行查询以提取特定日期的订单，那么优化器可以选择使用“全表扫描”，然后可以访问AMP中的所有记录。我们将订单日期定义为“分区主索引”以避免全表扫描。当将行插入订单表时，它们将按订单日期进行分区。在每个分区内，它们将按其行哈希进行排序。

以下数据显示如果按订单日期对记录进行分区，记录将如何存储在AMP中。如果运行查询以按“订购日期”访问记录，则只会获取包含该特定订单的记录的分区。

放大器1

放大器2

以下是使用分区主索引创建表的示例。 PARTITION BY子句用于定义分区。

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 '2015-01-01' AND '2020-12-31' EACH INTERVAL '1' DAY
);

在上面的示例中，该表按OrderDate列进行分区。每天会有一个单独的分区。