Amazon Redshift
数据库开发人员指南 (API Version 2012-12-01)
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步骤 8:评估结果

您测试了优化表前后的加载时间、存储需求和查询执行时间,并记录了结果。

下表显示了本教程所用集群的示例结果。您的结果会有所不同,但应显示出相似的提升。

基准 优化前 优化后 改变 %
加载时间(五张表) 623 732 109 17.5%
占用存储
LINEORDER 51024 27152 -23872 -46.8%
PART 200 200 0 0%
CUSTOMER 384 604 220 57.3%
DWDATE 160 160 0 0%
SUPPLIER 152 236 84 55.3%
总存储空间 51920 28352 -23568 -45.4%
查询执行时间
查询 1 6.97 3.19 -3.78 -54.2%
查询 2 12.81 9.02 -3.79 -29.6%
查询 3 13.39 10.54 -2.85 -21.3%
总执行时间 33.17 22.75 -10.42 -31.4%

加载时间

加载时间增加了 17.5%。

排序、压缩和分配都会增加加载时间。具体说来,在本示例中,您使用了自动压缩,这会增加尚未使用压缩编码的空表的加载时间。这些表的后续加载会快一些。此外,您使用了 ALL 分配,这也会增加加载时间。您可以通过为某些表改用 EVEN 或 DISTKEY 分配(但做出该决策前,您需要根据查询性能加以权衡)来减少加载时间。

存储需求

存储需求降低了 45.4%。

对某些表使用 ALL 分配会抵消掉一些使用列式压缩带来的存储方面的改进。同样地,您可以通过为某些表改用 EVEN 或 DISTKEY 分配(但做出该决策前,您需要根据查询性能加以权衡)来改善存储使用情况。

分配

您验证了自己的分配选择没有导致分配偏斜。

检查 EXPLAIN 计划后,您确认测试查询不再需要执行数据重新分配操作。

查询执行时间

总查询执行时间减少了 31.4%。

查询性能方面的提升源于对排序键、分配方式和压缩的优化。重写查询和配置工作负载管理 (WLM) 通常可进一步提升查询性能。有关更多信息,请参阅 优化查询性能

下一步

步骤 9:清除资源

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