云扳手常见问题解答

Question

为云扳手提供的简单常见问题的小列表

1. 1万亿行+(超大表大小)是很好的实践，还是有必要再做一个表？

1. A万亿行表可以有更多的万亿行交错表，这也行吗？

1. JSON与交错表，使用什么时候？

1. 对1万亿行表

上索引读取的平均查询速度

significantly?的

1. 电子邮件ID、反向位或散列与UID作为密钥，会不会扼杀性能
2. ？

Answer 1

1. 1万亿行+(超大表大小)是很好的实践，还是有必要再做一个表？

云扳手是设计用来自动处理大规模的。云扳手动态地将数据的关键范围分割成块，这些块在不同的服务节点/处理单元之间进行负载平衡。分割是由云扳手根据数据大小和负载自动完成的。更多信息可以在这里找到：https://cloud.google.com/spanner/docs/schema-and-data-model#database-splits

1. A万亿行表可以有更多的万亿行交错表，这也行吗？

是的，没问题。

云扳手因大小或负载而认为必要时自动分割。为了保持数据的局部性，Cloud更倾向于添加与根表一样接近的拆分边界，这样任何给定的行树都可以保存在一个单独的拆分中。这意味着行树中的操作往往更高效，因为它们不太可能要求与其他拆分进行通信。但是，云扳手将尝试在交错表中添加拆分边界，以隔离热点，或者如果拆分变得太大。

https://cloud.google.com/spanner/docs/whitepapers/optimizing-schema-design#table_layout

1. JSON与交错表，使用什么时候？

对于使用JSON列，列的最大大小限制为10 max (https://cloud.google.com/spanner/quotas#tables)，并且必须完整地读取和写入JSON列。与交错表相比，JSON列的规模和性能有限。

表交织是一种可以提高某些连接查询模式性能的机制(例如，将父行与子行连接起来的查询)。当父行和子行都写在同一个事务中时，它还可以改善写入延迟。不建议将交错表用作一般的数据建模概念。

https://medium.com/google-cloud/cloud-spanners-table-interleaving-a-query-optimization-feature-b8a87059da16

1. 对1万亿行表

上索引读取的平均查询速度

查询速度取决于查询谓词的选择性。例如，如果谓词通过指定索引列的值来标识索引中的行，那么无论表中的行数如何，查询都是快速的。有关更多信息，请参见https://cloud.google.com/spanner/docs/sql-best-practices#secondary-indexes

significantly?的

1. 电子邮件ID、反向位或散列与UID作为密钥，会不会扼杀性能
2. ？

散列、位反转顺序值或UUID都可以用于主键设计，以避免热点。UUID作为主键的第一部分，其中UUID在键空间中分布均匀，允许插入水平缩放，而不会导致移动热点受限于有限数量的服务资源/处理单元。请参阅这里的文档以获得更多详细信息https://cloud.google.com/spanner/docs/schema-design#uuid_primary_key