背景
内部表是数据仓库十分重要的一个性能个性，包含 AWS Redshift、Azure Synapse、Google BigQuery 和 Snowflake 等云数仓产品都有着欠缺的反对。顾名思义，内部表与外部表（或者内置表）对应，后者指的是失常的数据库表，无论是表的元数据还是物理数据文件均由数据库本身治理，而前者是将数据库之外（内部）的数据（能够是动态的数据文件，也能够是动静的数据流）映射成数据库的表对象，其中只有元数据是由数据库治理，物理数据文件或者数据流则是由内部的存储系统治理。例如，在《HashData 与 HDFS 的高效数据交换》中重点介绍的 GPHDFS 内部表，其元数据由 HashData 数据仓库保留治理，数据文件则由 HDFS 保留治理。当咱们删除一张外部表时，除了表定义外，这张表对应的数据文件也会被删除，而当删除的是一张内部表时，只有表定义会被删除，数据文件放弃不动。
除 GPHDFS 外，HashData 还反对其它多种内部表协定与数据格式，其中一部分是从 PostgreSQL 和 Greenplum Database 继承过去的，其它是咱们针对客户需要优化和增加的。明天，咱们系统性地介绍一下 HashData 的内部表性能。
内部表架构
如下为 HashData 内部表架构示意图。
实质上，内部表是用于 HashData 集群与内部存储系统进行数据交换的。类比 FTP，咱们能够认为 HashData 集群是 FTP 的客户端，而内部存储系统是 FTP 服务器。FTP 客户端与服务器端交互会波及两类信息：管制音讯和数据流。其中，管制音讯在内部表的框架下对应的是协定，数据流对应的是数据格式。实践上，协定和数据格式是能够齐全解耦的，就像无论是本地文件系统（file 协定）、文件服务器（gpfdist 协定）、HDFS（gphdfs 协定）还是对象存储（oss 协定），都可能存储 TEXT、CSV、ORC 和 NETCDF 等格局的文件。但实际上，因为各种历史起因和客户需要侧重点不一样（内部表性能更多是客户场景驱动，不是产品设计驱动），目前 HashData 罕用内部表实现中，协定和文件格式是紧耦合的（咱们心愿在基于 PostgreSQL Foreign Data Wrapper 实现新内部表框架时来解决这个问题），某个协定只能反对某些文件格式：
TEXT、CSV 和 ORC 是比拟罕用的数据格式，这里简略阐明一下另外两种格局：SHAPEFILE 和 NETCDF。GIS 数据次要分两类：矢量数据和栅格数据。咱们常说的点、线、面是矢量数据，个别保留成 SHAPEFILE 格局。栅格数据则是行列组成的像素矩阵，每个像素（矩阵元素）代表一块区域，同时保留与这块区域相干的信息，如温度、高度等。栅格数据能够是航拍图片、卫星图像和数字地图。栅格数据有多种格局，包含 TIFF 和 NETCDF，咱们反对的是 NETCDF。
上述 HashData 反对的所有协定和数据格式，均为 C /C++ 原生实现，让数据库过程间接与指标存储系统交互，只有一次序列化 / 反序列化开销，没有任何直达过程。如在《HashData 与 HDFS 的高效数据交换》文章中提到的，这将大幅升高内部表性能组件装置部署与运维监控的复杂度，同时缩短数据周转与转换环节（没有额定的过程间序列化 / 反序列化开销），晋升端到端的查问性能。
性能形容
依据咱们的教训，目前内部表次要用在如下三个场景：
- 长期查问归档数据（或者其它不沉闷数据）；
- ETL，将数据从内部存储系统加载到数据仓库；
- 将数据从数据仓库卸载到内部存储系统；
对于后面两种场景，咱们能够通过 CREATE READABLE EXTERNAL TABLE 创立可读内部表，实现对外部数据的读拜访。定义可读内部表后，即能够应用 SQL 命令间接查问其映射的数据集。例如，用户能够对可读内部表进行 SELECT, JOIN, SORT 等查问操作，并反对基于内部表创立视图。DML 操作（UPDATE, INSERT, DELETE, TRUNCATE）在可读内部表上是不容许的，用户也无奈为其创立索引。
对于第三种场景，咱们须要的是可写内部表，通过 CREATE WRITABLE EXTERNAL TABLE 来创立，实现对外部存储系统的写操作。可写内部表定义后，便能够在数据库中将查问的后果集插入到可写内部表，从而实现数据的卸载。可写内部表仅容许 INSERT 操作 — SELECT，UPDATE，DELETE 或 TRUNCATE 不被容许。
oss 协定内部表实际数据的导入导出
这里咱们通过 oss 协定（对象存储）来演示一下如何通过内部表实现数据的导入导出，如下为简略示意图。
整体的演示过程为，先通过可写内部表将一张表的数据导出到对象存储（这里应用的是青云的 QingStor 对象存储），而后再通过可读内部表将保留在 QingStor 上的数据恢复到原始表。除了 QingStor 外，HashData 还反对其它支流私有云的对象存储服务，包含 AWS 的 S3、Azure 的 Blob Storage、阿里云的 OSS、腾讯云的 COS、金山云的 KS3 和华为云的 OBS，以及基于开源 Ceph 和 Minio 构建的公有云对象存储产品。
1 创立可写内部表
--- 数据库表 zz_hashdata
warehouse=# select * from zz_hashdata;
id
----
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6
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6
6
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6
(10 rows)
--- 创立对应的可写内部表
warehouse=# CREATE WRITABLE EXTERNAL TABLE ext_hashdata (like zz_hashdata)
warehouse-# LOCATION ('oss://zz-hashdata.pek3b.qingstor.com/ext-hashdata/zzhashdata.txt access_key_id=<access-key-id> secret_access_key=<secret-access-key> oss_type=qs')
warehouse-# FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|');
NOTICE: Table doesn't have'DISTRIBUTED BY' clause, defaulting to distribution columns from LIKE table
CREATE EXTERNAL TABLE 2 将数据库表数据放入可写内部表中
--- 将数据写入可写内部表
warehouse=# insert into ext_hashdata select * from zz_hashdata;
INSERT 0 10 3 创立可读内部表
--- 创立对应的可读内部表
warehouse=# CREATE READABLE EXTERNAL TABLE ext_hashdata1 (like zz_hashdata)
warehouse-# LOCATION ('oss://zz-hashdata.pek3b.qingstor.com/ext-hashdata/zzhashdata.txt access_key_id=<access-key-id> secret_access_key=<secret-access-key> oss_type=qs')
warehouse-# FORMAT 'TEXT' (DELIMITER '|')
warehouse-# LOG ERRORS SEGMENT REJECT LIMIT 10 ROWS;
CREATE EXTERNAL TABLE 4 查看可读内部表数据
--- 查看可读内部表的数据
warehouse=# select * from ext_hashdata1;
id
----
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(10 rows) 5 将原始表数据清空，从可读内部表复原数据
--- 将原始表数据清空，而后通过可读内部表插入数据
warehouse=# truncate table zz_hashdata;
TRUNCATE TABLE
warehouse=# insert into zz_hashdata select * from ext_hashdata1;
INSERT 0 10
warehouse=# select * from zz_hashdata;
id
----
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(10 rows) 总结与瞻望
在这篇文章中，咱们系统性地介绍了 HashData 反对的内部表性能。作为数据库内置的性能个性，用户能够在不依赖任何第三方工具的状况下，简略地通过 SQL 语句即可实现包含数据加载、数据备份、归档数据长期查问等数据工程工作。
随着逻辑数仓以及数据湖需要的日益增长，除了持续实现更多的协定类型以及文件格式来对接更多的数据源外，如何晋升内部表的扫描效率（尽可能地靠近外部表）是咱们将来研发的重点：潜在的技术方向包含像外部表一样提供本地缓存，以及通过数据映射物化在本地缓存中，将原始的文件格式转化为更加高效的存储格局。