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摘要： GaussDB(DWS)支持根据业务系统的不同使用需求，对膨胀的数据进行冷热分级管理，将数据按照时间分为热数据、冷数据，这不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。
本文分享自华为云社区《【云小课】EI第50课 GaussDB(DWS)数据存储尽在掌控，冷热数据切换自如》，作者：阅识风云
海量大数据场景下，随着业务和数据量的不断增长，数据存储与消耗的资源也日益增长。根据业务系统中用户对不同时期数据的不同使用需求，对膨胀的数据进行“冷热”分级管理，不仅可以提高数据分析性能还能降低业务成本。针对数据使用的一些场景，可以将数据按照时间分为：热数据、冷数据。
冷热数据主要从数据访问频率、更新频率进行划分。
冷热切换的策略支持LMT（last modify time）和HPN（hot partition number），LMT指按分区的最后更新时间切换，HPN指保留热分区的个数切换。
如下图中，设置day为2，即在冷热切换时，根据分区数据的最晚修改时间，保留2日内所修改的分区为热分区，其余数据为冷分区数据。假设当前时间为4月30日，4月30日对[4-26]分区进行了delete操作，4月29日对[4-27]分区进行了insert操作，故在冷热切换时，保留[4-26][4-27][4-29][4-30]四个分区为热分区。
如下图中，设置HPN为3，即在冷热切换时，保留最新的3个有数据的分区为热分区数据，其余分区均切为冷分区。
创建列存冷热数据管理表，指定热数据有效期LMT为100天。
CREATE TABLE lifecycle_table(i int, val text) WITH (ORIENTATION = COLUMN, storage_policy = 'LMT:100')
PARTITION BY RANGE (i)
(
PARTITION P1 VALUES LESS THAN(5),
PARTITION P2 VALUES LESS THAN(10),
PARTITION P3 VALUES LESS THAN(15),
PARTITION P8 VALUES LESS THAN(MAXVALUE)
)
ENABLE ROW MOVEMENT;切换冷数据至OBS表空间。
可自定义自动切换时间：根据业务情况调整自动触发时间，修改为每天早晨6点30分：
select * from pg_obs_cold_refresh_time('lifecycle_table', '06:30:00');
pg_obs_cold_refresh_time
--------------------------
SUCCESS
(1 row)执行如下操作手动切换单表：
alter table lifecycle_table refresh storage;
ALTER TABLE执行如下操作批量切换所有冷热表：
select pg_catalog.pg_refresh_storage();
pg_refresh_storage
--------------------
(1,0)
(1 row)查看冷热表数据分布情况。
查看单表数据分布情况：
select * from pg_catalog.pg_lifecycle_table_data_distribute('lifecycle_table');
schemaname | tablename | nodename | hotpartition | coldpartition | switchablepartition | hotdatasize | colddatasize | switchabledatasize
------------+-----------------+--------------+--------------+---------------+---------------------+-------------+--------------+--------------------
public | lifecycle_table | dn_6001_6002 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes
public | lifecycle_table | dn_6003_6004 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes
public | lifecycle_table | dn_6005_6006 | p1,p2,p3,p8 | | | 96 KB | 0 bytes | 0 bytes
(3 rows)查看所有冷热表数据分布情况：
select * from pg_catalog.pg_lifecycle_node_data_distribute();
schemaname | tablename | nodename | hotpartition | coldpartition | switchablepartition | hotdatasize | colddatasize | switchabledatasize
------------+-----------------+--------------+--------------+---------------+---------------------+-------------+--------------+--------------------
public | lifecycle_table | dn_6001_6002 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0
public | lifecycle_table | dn_6003_6004 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0
public | lifecycle_table | dn_6005_6006 | p1,p2,p3,p8 | | | 98304 | 0 | 0
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我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i
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有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳
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