集群性能优化：压缩和扩容策略

压缩策略

大部分应用中性能的瓶颈是磁盘 IO，所以新型数据库的设计都以降低磁盘 IO 为主

要设计目标，数据压缩可减少 I/O 的时间，提升性能，8a 也不例外，压缩也是提高

性能的主要技术之一，8a 并行执行器已经能够从上层并行调度解压，因此使解压的

适用性得到了很大的提升，很多场景下（尤其是针对超大数据量的场景），使用压

缩数据的方式都可以获得比不压缩更好的性能。

压缩方式：

 列级 int 型压缩方式选项：0，1，5

 列级 varchar 型压缩方式选项：0，3，5

 表级组合压缩方式为：（0，0）、（3，1）、（5，5）

选取原则：

（3，1）压缩优势是压缩比高，比（5，5）压缩高一倍压缩比，但是执行效率一般，

如果对存储空间要求高，对性能不太要求时，建议使用（3，1）压缩；如果对存储

空间要求不高，对性能要求高时，建议使用（5，5）压缩。

扩容缩容优化

多节点集群缩容时，由于内存不足导致缩容失败。正确进行参数配置，可避免缩容

时由于配置问题而导致的内存不足报错。

1. Gnode 配置参数在缩容情况下，

 最高值：

 最大配置内存公式：

RESULT_BUFF_COUNT * gbase_buffer_result + 其他堆内存配置参数（data

heap，temp heap）