實例在256Core以下規格，建議只使用默認Table Group；256Core及以上規格實例，可以定義2~3個Table Group。數據庫總的Table Group數不建議超過3個。Shard數應大于Worker Node數，小于Core數的60%。如果配置了Replication，Shard數應等比例減小，或等比例增加Worker Node計算資源。檢查命令如下。

-- 查詢當前Table Group個數
SELECT COUNT(DISTINCT tablegroup_name)
FROM hologres.hg_table_group_properties;

-- 檢查每個TG配置，一個TG不建議超過3000張表(table_num)
SELECT tablegroup_name AS table_group
        ,max(property_value) FILTER( WHERE property_key='shard_count') AS shard_count
        ,max(property_value) FILTER( WHERE property_key='replica_count') AS replica_count
        ,max(property_value) FILTER( WHERE property_key='is_default_tg') AS is_default
        ,max(property_value) FILTER( WHERE property_key='table_num') AS table_num
FROM    hologres.hg_table_group_properties
GROUP BY tablegroup_name;

如果Table Group數量超過3個，建議規劃為一個核心Table Group，合并多余Table Group；或者一個主Table Group，以及一個面向維表的小Table Group，通過（Resharding）遷移表至新建Table Group操作。

過多的表，引起小文件多，導致元數據占用內存過多，檢查表數量命令如下。

-- 檢查不同Schema下的內部表數量
SELECT table_namespace AS schema 
        , COUNT(distinct table_name) AS total_tables
        , COUNT(distinct table_name) FILTER ( WHERE property_key='storage_format') AS inner_tables
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
GROUP BY table_namespace
ORDER BY table_namespace;

如果分區表小且多，建議重新建表，將分區表合并為普通表。

檢查表統計信息命令如下。

-- 檢索超過一天沒有更新統計信息的表
SELECT  schema_name
        ,table_name
        ,total_rows
        ,analyze_timestamp
FROM    hologres_statistic.hg_table_statistic
WHERE   analyze_timestamp < now() - interval '1 days'
ORDER BY schema_name
         ,table_name
LIMIT 200;

如果有統計信息更新不及時的表，且該表有數據更新，請執行analyze tablename命令，刷新表的統計信息。

檢查資源組的命令如下。

SELECT * FROM pg_holo_resource_groups
WHERE property_key='worker_limit';

行存表使用場景相對有限，主要用在Flink關聯維表場景，因此需要避免誤用。列出所有行存表命令如下。

SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE
        property_key = 'orientation'
AND     property_value = 'row'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog');

如果誤用了行存表，請重新建表，選擇列存或者行列共存表。

建議每個表都至少設置一列做Distribution Key，并且Distribution Key不建議超過2個，檢查命令如下。

-- 列出所有Distribution Key超過2列的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS distribution_key
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'distribution_key'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     array_length(string_to_array(property_value,','),1) > 2;

-- 列出所有沒有設置Distribution Key的表
SELECT  DISTINCT table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
FROM    hologres.hg_table_properties a
WHERE property_key='storage_format' AND NOT EXISTS (
                     SELECT  1
                     FROM    hologres.hg_table_properties b
                     WHERE   b.property_key = 'distribution_key'
                     AND     a.table_namespace = b.table_namespace
                     AND     a.table_name = b.table_name)
                     AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog'
                 )
ORDER BY schema
         ,tables;

如果Distribution Key列超過兩個，請重新建表，選擇一到兩個列作為Distribution Key。

僅對低基數列設置Dictionary Encoding，一般建議不超過20列。如果不確定，請選擇auto encoding，避免全部列設置Dictionary Encoding。檢查命令如下。

--列出所有dictionary_encoding_columns超過20列，并且沒有配置為auto encoding的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS dictionary_encoding_columns
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'dictionary_encoding_columns'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     array_length(string_to_array(property_value,','),1) > 20
AND     property_value NOT LIKE '%:auto';

如果設置Dictionary Encoding列超過20列，請通過SET_TABLE_PROPERTY或者UPDATE_TABLE_PROPERTY命令更改dictionary_encoding_columns的配置，詳情請參見SET_TABLE_PROPERTY或者ALTER TABLE。

僅對需要等值比較的列設置Bitmap，一個表建議不超過30列設置Bitmap，過多字符串列設置Bitmap會占用額外存儲和內存開銷。

-- 列出所有bitmap_columns超過30個列的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS bitmap_columns
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'bitmap_columns'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     array_length(string_to_array(property_value,','),1) > 30;

如果設置Bitmap列超過30列，請通過SET_TABLE_PROPERTY或者UPDATE_TABLE_PROPERTY命令更改bitmap_columns的配置，詳情請參見SET_TABLE_PROPERTY或者ALTER TABLE。

Clustering Key具備左匹配原則，因此一般不建議超過兩個列，否則適用場景減少。檢查命令如下。

-- 列出所有clustering_key超過2個列的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS clustering_key
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'clustering_key'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     array_length(string_to_array(property_value,','),1) > 2;

如果Clustering Key設置超過兩列，請重新建表，選擇一到兩個排序列作為Clustering Key。

Segment Key用于文件分塊，建議最多只設置一列，且類型為時間戳或者整型。檢查命令如下。

-- 列出所有Segment Key大于一列的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS segment_key
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'segment_key'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     array_length(string_to_array(property_value,','),1) > 1;

如果Segment Key設置超過一列，請重新建表，選擇一個時間戳列作為Segment Key。

TTL表示一個表數據的回收時間，由于回收是異步進行，不建議TTL小于七天，否則可能會由于回收不及時，造成重復數據。檢查命令如下。

-- 列出所有time_to_live_in_seconds小于7天的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS time_to_live_in_seconds
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'time_to_live_in_seconds'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
AND     property_value::bigint < 604800;

如果表的TTL小于七天，請通過SET_TABLE_PROPERTY命令更改TTL大于七天，詳情請參見SET_TABLE_PROPERTY。

Binlog能力強大，但消耗資源也更多，使用Binlog的表寫入性能會受到較大影響，行存表Binlog的開銷會遠小于列存表，因此對于列存表，謹慎開通Binlog能力。檢查命令如下。

-- 列出所有配置了Binlog的表
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'binlog.level'
AND     property_value = 'replica'
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
;

-- 列出所有Binlog TTL大于7天的表，建議縮短TTL
SELECT  table_namespace AS schema
        ,table_name AS tables
        ,property_value AS "binlog.ttl"
FROM    hologres.hg_table_properties
WHERE   property_key = 'binlog.ttl'
AND     property_value::bigint > 604800
AND     table_namespace NOT IN ('hologres','hologres_statistic','pg_catalog')
;

如果Binlog設置不合適，請通過SET_TABLE_PROPERTY命令調整Binlog級別及TTL時間，詳情請參見SET_TABLE_PROPERTY。

數據分布在不同的Shard中，如果部分Shard的數據明顯多于其他Shard，說明數據具有顯著的傾斜性，此時應該調整Distribution Key的設計，實現更為均衡的數據分布。檢查命令如下。

SELECT  hg_shard_id
        , COUNT(*)
FROM    table_name
GROUP BY hg_shard_id;

如果數據明顯傾斜，需要通過調整Distribution_key重新導入數據。

不同類型Query的占比、成功率、延時、并發同比環比分析命令如下。

-- 過去7天各個數據庫的DML次數(Select\Insert\Update\Delete)
SELECT datname, query_date, count(*) FROM hologres.query_log
WHERE query_date > to_char(current_date - interval'7 days','YYYYMMDD')
AND command_tag IN ('SELECT','INSERT','UPDATE','DELETE')
GROUP BY datname, query_date
ORDER BY datname, query_date DESC;

-- 過去1天各類DML的執行成功情況
SELECT datname, query_date, command_tag,
       count(*) FILTER( WHERE status='SUCCESS') AS SUCCESS,
       count(*) FILTER( WHERE status='FAILED') AS FAILED
FROM hologres.query_log
WHERE query_date > to_char(current_date - interval'1 days','YYYYMMDD')
AND command_tag IN ('SELECT','INSERT','UPDATE','DELETE')
GROUP BY datname, query_date, command_tag
ORDER BY datname, query_date DESC;

-- 最近2天成功查詢的響應延時分析
SELECT datname, query_date, command_tag, count(*), AVG(duration) as duration
FROM hologres.query_log
WHERE query_date > to_char(current_date - interval'1 days','YYYYMMDD')
AND command_tag IN ('SELECT','INSERT','UPDATE','DELETE')
AND status = 'SUCCESS'
GROUP BY datname, query_date, command_tag
ORDER BY datname, query_date DESC;

過去一天耗時最長的重點慢查詢檢查命令如下。

-- 查詢過去1天耗時最長的重點慢查詢
SELECT status AS "狀態",
       duration AS "耗時(ms)",
       optimization_cost AS "優化耗時(ms)",
       start_query_cost AS "啟動耗時(ms)",
       get_next_cost AS "執行耗時(ms)",
       duration-optimization_cost-start_query_cost-get_next_cost AS "其他耗時(ms)",
       query_id AS "QueryID",
       query
 FROM hologres.hg_query_log
 WHERE query_start > current_date - interval '1 days'
  AND command_tag IN ('SELECT')
  AND duration > 1000
 ORDER BY duration DESC,
          start_query_cost DESC,
          optimization_cost,
          get_next_cost DESC,
          duration-optimization_cost-start_query_cost-get_next_cost DESC
 LIMIT 200;

消耗資源最多查詢的檢查命令如下。

-- 查詢最近一天消耗比較高的Query
SELECT status AS "狀態",
       duration AS "耗時(ms)",
       query_start AS "開始時間",
       (read_bytes/1048576)::text || ' MB' AS "讀取量",
       (memory_bytes/1048576)::text || ' MB' AS "內存",
       (shuffle_bytes/1048576)::text || ' MB' AS "Shuffle",
       (cpu_time_ms/1000)::text || ' s' AS "CPU時間",
       physical_reads AS "讀盤",
       query_id AS "QueryID",
       query
 FROM hologres.hg_query_log
 WHERE query_start > current_date - interval'1 days'
 AND command_tag IN ('SELECT','INSERT','UPDATE','DELETE')
 AND duration > 1000
 ORDER BY duration DESC,
          read_bytes DESC,
          shuffle_bytes DESC,
          memory_bytes DESC,
          cpu_time_ms DESC,
          physical_reads DESC
 LIMIT 500;