Redshift-Datenbank-Informationsschema
Einführung
Dieser Artikel befasst sich mit dem Redshift-Datenbankschema, insbesondere mit der Implementierung des Informationsschemas. Wir werden untersuchen, wie es sich mit ähnlichen Tools in anderen Datenbanksystemen wie Microsoft SQL Server und PostgreSQL vergleichen lässt. Am Ende dieses Leitfadens werden Sie ein solides Verständnis davon haben, wie Sie die Systemtabellen von Redshift nutzen können, um Ihre Datenmanagement-Strategien zu optimieren.
Was ist ein Informationsschema in MS SQL Server?
Bevor wir in die Einzelheiten von Redshift eintauchen, beginnen wir mit einem vertrauten Bezugspunkt: dem Informationsschema von Microsoft SQL Server.
Grundverständnis
In MS SQL Server ist das Informationsschema eine Sammlung von Ansichten, die Metadaten über die Objekte in einer Datenbank bereitstellen. Es ist eine standardisierte Möglichkeit, Informationen über Tabellen, Spalten, Ansichten und andere Datenbankobjekte abzurufen.
Um beispielsweise alle Tabellen in einer Datenbank mit dem Informationsschema von MS SQL Server anzuzeigen, können Sie eine Abfrage wie diese verwenden:
SELECT TABLE_NAME FROM INFORMATION_SCHEMA.TABLES WHERE TABLE_TYPE = 'BASE TABLE';
Diese Abfrage würde eine Liste aller Basistabellen in der aktuellen Datenbank zurückgeben.
Redshift-Datenbankschema: Informationstools
Wenden wir uns nun Redshift zu, einem petabyte-scale Data Warehouse von Amazon Web Services. Obwohl Redshift auf PostgreSQL basiert, besitzt es ein eigenes Set von Systemtabellen und Ansichten, die eine ähnliche Funktion wie das Informationsschema in anderen Datenbanksystemen erfüllen.
Systemtabellen in Redshift
Redshift stellt eine Anzahl von Systemtabellen bereit, die Metadaten über die Clouddaten, ihre Tabellen und andere Objekte speichern. Diese Systemtabellen sind mit “PG_”, “STL_”, “STV_” oder “SVV_” vorangestellt.
Hier sind einige wichtige Systemtabellen in Redshift:
- PG_TABLE_DEF: Enthält Informationen über Tabellendefinitionen.
- SVV_COLUMNS: Bietet eine Ansicht aller Spalten in der Datenbank.
- SVV_TABLES: Bietet eine Ansicht aller Tabellen in der Datenbank.
Schauen wir uns ein Beispiel an, wie man diese Tabellen verwendet:
SELECT tablename, "column", type, encoding FROM pg_table_def WHERE schemaname = 'public';
Diese Abfrage gibt Informationen über alle Spalten in Tabellen innerhalb des ‘public’-Schemas zurück, einschließlich ihrer Namen, Datentypen und Kodierungen.
Redshift-Datenbankschema-Abfragen
Um einen umfassenden Überblick über Ihr Redshift-Datenbankschema zu erhalten, können Sie Abfragen verwenden, die Informationen aus mehreren Systemtabellen kombinieren. Hier ist ein Beispiel:
SELECT
n.nspname AS schema_name,
c.relname AS table_name,
a.attname AS column_name,
t.typname AS data_type
FROM
pg_catalog.pg_class c
JOIN
pg_catalog.pg_namespace n ON n.oid = c.relnamespace
JOIN
pg_catalog.pg_attribute a ON a.attrelid = c.oid
JOIN
pg_catalog.pg_type t ON t.oid = a.atttypid
WHERE
c.relkind = 'r' -- Nur reguläre Tabellen
AND n.nspname NOT IN ('pg_catalog', 'information_schema')
AND a.attnum > 0 -- Systemspalten ausschließen
ORDER BY
schema_name, table_name, a.attnum;Diese Abfrage bietet eine detaillierte Ansicht Ihres Redshift-Datenbankschemas, einschließlich Schemanamen, Tabellennamen, Spaltennamen und Datentypen.
Vergleich der Informationstools von Redshift und PostgreSQL
Da Redshift auf PostgreSQL basiert, ist es naheliegend, die Ähnlichkeiten und Unterschiede ihrer Informationsschema-Tools zu untersuchen.
PostgreSQL-Informationsschema
PostgreSQL hat, wie MS SQL Server, ein INFORMATION_SCHEMA, das dem SQL-Standard entspricht. Es bietet Ansichten, die Informationen über alle Datenbankobjekte bereitstellen.
Um zum Beispiel alle Tabellen in PostgreSQL aufzulisten, können Sie folgende Abfrage verwenden:
SELECT table_name FROM information_schema.tables WHERE table_schema = 'public';
Redshift vs PostgreSQL
Obwohl Redshift auf PostgreSQL basiert, enthält es kein standardmäßiges INFORMATION_SCHEMA. Stattdessen bietet es eigene Systemtabellen und Ansichten. Dies liegt an der spezialisierten Natur von Redshift als spaltenbasiertes Data Warehouse, das unterschiedliche Optimierungs- und Verwaltungstools erfordert.
Jedoch sind viele der Konzepte ähnlich. Zum Beispiel, wo PostgreSQL information_schema.tables hat, hat Redshift SVV_TABLES. Beide bieten Metadaten über Tabellen in der Datenbank, aber die spezifischen verfügbaren Informationen und deren Zugriff können sich unterscheiden.
Nutzung der Systemtabellen von Redshift zur Leistungsoptimierung
Das Verständnis der Systemtabellen von Redshift kann Ihnen helfen, die Leistung Ihrer Datenbank zu optimieren. Lassen Sie uns einige praktische Anwendungen erkunden.
Erkennen von Tabellenschiefständen
Tabellenschiefstand tritt auf, wenn Daten ungleichmäßig über Slices in Redshift verteilt sind. Dies kann zu Leistungseinbrüchen führen. Sie können Systemtabellen verwenden, um Schiefstände zu erkennen:
SELECT
trim(name) AS table,
slice,
count(*) AS num_values,
cast(100 * ratio_to_report(count(*)) over () AS decimal(5,2)) AS pct_of_total
FROM svv_diskusage
WHERE name IN ('your_table_name')
GROUP BY name, slice
ORDER BY name, slice;Diese Abfrage zeigt die Verteilung der Daten über Slices für eine bestimmte Tabelle und hilft Ihnen, potenzielle Schiefstandsprobleme zu erkennen.
Überwachung der Abfrageleistung
Redshifts STL_QUERY und SVL_QUERY_SUMMARY-Tabellen können Ihnen bei der Überwachung der Abfrageleistung helfen:
SELECT q.query, q.starttime, q.endtime, q.elapsed/1000000 AS elapsed_seconds, s.segment, s.step, s.maxtime/1000000 AS step_seconds, s.rows, s.bytes FROM stl_query q JOIN svl_query_summary s ON q.query = s.query WHERE q.starttime >= DATEADD(hour, -1, GETDATE()) ORDER BY q.query, s.segment, s.step;
Diese Abfrage liefert detaillierte Informationen über Abfragen, die in der letzten Stunde ausgeführt wurden, einschließlich ihrer Ausführungszeit und Ressourcennutzung.
Best Practices für die Nutzung des Informationsschemas von Redshift
Um das Beste aus den Systemtabellen und Ansichten von Redshift herauszuholen, sollten Sie die folgenden Best Practices berücksichtigen:
- Überwachen Sie regelmäßig die Tabellenstatistiken mit SVV_TABLE_INFO, um sicherzustellen, dass Ihre Tabellen optimiert sind.
- Verwenden Sie STL_ALERT_EVENT_LOG, um Leistungsprobleme proaktiv zu erkennen und zu beheben.
- Nutzen Sie SVV_VACUUM_PROGRESS, um VACUUM-Vorgänge zu überwachen und zu verwalten.
- Verwenden Sie SVV_DATASHARE_OBJECTS, um die Datenteilung zwischen Redshift-Clustern zu verwalten.
Denken Sie daran, dass häufige Abfragen dieser Systemtabellen die Leistung beeinträchtigen können. Nutzen Sie sie daher mit Bedacht und erwägen Sie, die Ergebnisse zu zwischenspeichern, wo dies angemessen ist.
Schlussfolgerung
Das Verständnis und die effektive Nutzung der Informationsschema-Tools von Redshift ist entscheidend für die Verwaltung und Optimierung Ihres Data Warehouses. Obwohl es sich von dem standardmäßigen INFORMATION_SCHEMA in SQL Server und PostgreSQL unterscheidet, bieten die Systemtabellen und Ansichten von Redshift leistungsstarke Möglichkeiten zur Überwachung, Fehlersuche und Optimierung Ihrer Datenbank.
Durch die Nutzung dieser Tools können Sie tiefgehende Einblicke in Ihr Redshift-Datenbankschema gewinnen, die Leistung überwachen und fundierte Entscheidungen über Datenmanagement und Abfrageoptimierung treffen. Wie bei jedem leistungsstarken Tool sollten Sie diese Fähigkeiten weise nutzen, um die Einsichtserfassung mit der Gesamtleistung des Systems in Einklang zu bringen.
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