pg库建分区表语句 distributed by 是什么意思

`DISTRIBUTED BY` 是 Greenplum 数据库中用于在分布式环境下定义数据分布的关键字。

在 Greenplum 中，数据通常会被分散存储在多个节点上，而 `DISTRIBUTED BY` 关键字则用于指定数据在分布式环境中的分布方式。具体来说，它会将数据按照指定的列进行哈希分区，然后将每个分区均匀地分配到不同的节点上。

例如，下面是在 Greenplum 中建立分区表并使用 `DISTRIBUTED BY` 关键字的示例 SQL 语句：

CREATE TABLE sales (
    id SERIAL PRIMARY KEY,
    region VARCHAR(50),
    year INT,
    quarter INT,
    sales_amount DECIMAL(18,2)
)
DISTRIBUTED BY (region);

这条语句定义了一个名为 `sales` 的表，它包含了销售数据的信息，并使用 `DISTRIBUTED BY` 关键字将数据按照 `region` 列进行哈希分区。这意味着，所有具有相同 `region` 值的数据将会被分配到同一个节点上。

在实际使用中，`DISTRIBUTED BY` 关键字可以根据具体的情况进行灵活配置，以达到最佳的性能和可扩展性。

相关问题

如何在Greenplum数据库中创建与SQL Server表结构相似的表，并迁移数据？请详细说明建表语句的调整及数据迁移过程。

在向Greenplum数据库迁移数据时，首先需要创建一个与SQL Server中表结构相似的表。这一步骤涉及到对建表语句的调整，以适应Greenplum的存储模型和数据分布策略。Greenplum是一个基于PostgreSQL的MPP数据库，它使用分布键(Distribution Key, DK)和分区策略来优化查询性能和数据管理。

参考资源链接：[SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b68fbe7fbd1778d472a1?spm=1055.2569.3001.10343)

在Greenplum中，创建表时需要考虑以下因素：

1. **数据类型转换**：SQL Server和Greenplum支持的数据类型可能存在差异，需要进行对应的数据类型转换。例如，SQL Server的datetime类型对应Greenplum的timestamp类型。

2. **主键和分布键**：在SQL Server中，主键用于确保数据的唯一性和完整性。在Greenplum中，需要指定分布键来决定数据如何在各个分片上分布。通常，分布键应选择经常用于查询中的JOIN、ORDER BY、GROUP BY操作的列。

3. **分区策略**：Greenplum支持分区，可以显著提高查询性能。在创建表时，可以根据业务逻辑选择合适的分区策略，如范围分区或列表分区。

4. **数据迁移**：数据迁移可以通过多种工具来实现，例如ora2pg、DBILINK或EnterpriseDB Migration Tool等。这些工具可以帮助将数据从SQL Server导出，并导入到Greenplum数据库中。

以创建一个名为`hw`的表为例，假设该表在SQL Server中定义如下：

    CREATE TABLE hw (
        id INT PRIMARY KEY,
        name VARCHAR(50),
        timestamp DATETIME
    );

在Greenplum中，调整建表语句如下：

    CREATE TABLE hw (
        id INT,
        name VARCHAR(50),
        timestamp TIMESTAMP,
        DISTRIBUTED BY (id)
    ) WITH (APPENDONLY=true, ORIENTATION=column, COMPRESSTYPE=QUICKLZ);

在这个例子中，我们将`id`列指定为分布键，并且设置了表的存储参数为列存储和QUICKLZ压缩。之后，使用适当的迁移工具执行数据迁移操作，确保所有数据都被正确地从SQL Server迁移到Greenplum数据库。

迁移完成后，为了验证数据的完整性和准确性，建议进行数据一致性检查，并对关键业务查询进行性能测试，确保迁移后的系统满足预期的性能标准。

关于数据迁移的更深层次内容和具体实践，你可以参考《SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解》。该手册详细介绍了数据移植、SQL语句调整、存储过程移植以及各种迁移工具的具体使用方法，为迁移工作提供了全面的理论和实操支持。

参考资源链接：[SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b68fbe7fbd1778d472a1?spm=1055.2569.3001.10343)

如何在Greenplum数据库中根据SQL Server的表结构创建新表并迁移数据？需要考虑哪些关键因素和步骤？

迁移至Greenplum的过程不仅涉及结构的转换，还包括了数据迁移和性能优化，这是数据库升级过程中的重要一步。通过《SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解》一书，你可以深入了解这一过程的具体操作和注意事项。

参考资源链接：[SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b68fbe7fbd1778d472a1?spm=1055.2569.3001.10343)

在Greenplum中创建与SQL Server表结构相似的表时，首先需要对建表语句进行调整，以符合Greenplum的数据类型和分布策略。Greenplum是一个基于MPP（大规模并行处理）的数据库，它使用分布键（DISTRIBUTED BY）来优化数据分布和提高查询性能。因此，在迁移过程中，需要考虑如何选择合适的字段作为分布键，以及如何设置合适的分区策略来提高数据访问效率。

接下来，进行数据迁移时，应该确保数据类型在两种数据库系统中是兼容的。在《SQL Server向Greenplum迁移全攻略》中，你会找到一个数据类型转换的对照表，帮助你识别和转换不同的数据类型，以减少数据迁移过程中可能出现的错误和数据丢失。

此外，对于存储过程的迁移，可能需要对PL/SQL代码进行重构，使之能在Greenplum的PL/pgSQL或其他支持的语言中运行。这个过程可能涉及到语法调整、函数替换等细节工作。

整个迁移过程还应该包括数据清洗和性能优化的步骤，以确保数据的准确性和系统的高性能。如果遇到兼容性问题或差异处理，需要根据实际情况进行调整，可能需要编写自定义的转换逻辑或使用特定的移植工具，例如ora2pg、DBI连接器或EnterpriseDB Migration Tool等。

综上所述，在Greenplum数据库中创建与SQL Server表结构相似的表并迁移数据，需要仔细考虑建表语句的调整、数据类型转换、存储过程移植等多个方面。为了进一步深入学习和掌握这些知识，建议参阅《SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解》一书，它将为你的迁移工作提供全面的指导和帮助。

参考资源链接：[SQL Server向Greenplum迁移全攻略：数据、SQL、存储过程与工具详解](https://wenku.csdn.net/doc/6412b68fbe7fbd1778d472a1?spm=1055.2569.3001.10343)