云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版 - AnalyticDB PostgreSQL发布实时物化视图、AUTO VACUUM等功能及部分优化
May 28 2021
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版适用客户
Analytic Database for PostgreSQL使用者
新增功能/规格
新增：AUTO VACUUM功能，可以自动执行VACUUM命令。AUTO VACUUM将检查具有大量插入、更新或删除的表，并在需要的时候主动对表执行VACUUM来回收表中的垃圾数据，提升查询速度。默认情况下， 当表被删除行数超过一半时，AUTO VACUUM会对表执行VACUUM操作来清除垃圾数据。对于MULTI MASTER实例，当前暂时只能追踪主MASTER上发生的改动行为，辅助MASTER发生的改动行为将不会触发AUTO VACUUM；AUTO ANALYZE功能，可以自动执行ANALYZE命令。AUTO ANALYZE将检查具有大量插入、更新或删除的表，并在需要的时候主动对表执行ANALYZE来收集更新表的统计信息。当前默认情况下，当表改动行数超过10%时，AUTO ANALYZE会自动对表触发一次ANALYZE操作。对于MULTI MASTER实例，当前暂时只能追踪主MASTER上发生的改动行为，辅助MASTER发生的改动行为将不会触发AUTO ANALYZE；支持BRIN索引，BRIN（Block Range Index）即块级索引。其适用于AppendOnly压缩表，例如数据有序的表的大范围的选择查询，通过查询条件过滤掉不需要加载的数据块，从而减少I/O。在大数据集情况下，其相较于Btree等索引，在可以达到相近甚至超越的性能的同时，只需要很小的物理存储，并且索引生成代价远远小于Btree等索引；支持并行查询（Beta），新增rds_segment_expansion_coeff参数，Session级别，取值为整数类型，默认值为1。该参数可以为单条查询分配指定倍的核心数量、提升计算并行度，并通过优化器对查询进行进一步优化。该参数在低QPS场景下，对于执行时间较长（超过3秒）的计算密集型查询有线性提升，典型场景为单表聚合查询（TPCH Q1、Q6）、大表与小表的JOIN。对于I/O密集型查询和性能瓶颈为落盘的场景，提升有限。对于网络密集型查询，可能会影响性能；支持实时物化视图（Beta），云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版支持实时物化视图，实时物化视图与物化视图功能类似。但是当数据更新时，实时物化视图无需手动调用刷新命令进行刷新。 优化：可以通过集群地址进行事务块内（即BEGIN和ROLLBACK/COMMIT之间）DDL操作；可以通过集群地址进行会话级Temp Table，Temp View操作。
