大数据集上的扁平化+分区与嵌套记录

Question

我有一个扁平化的数据集，每一行都包含用户属性（年龄、位置等）、注册和访问日期时间。每天分区。每天约 1000 万访问行，2500 万用户，500 万用户。 这现在可以处理几个月的数据，并且在 1 年内，它将是约 30 亿多行。

为了提高效率和减小尺寸，我正在考虑使用嵌套行： 每个用户都有嵌套记录，只有注册和访问日期时间。

在我做大的改变之前，假设我不会超过每行 64K 的限制，我会相应地改变我的查询。这会比展平行表现更好吗？

问题：

• 如果我使用嵌套，我会按访问日期松开每日分区，因为我 将它们嵌套到一个记录中。 （可以按月分区吗？）

• 加载时，我需要将 CSV 转换为 JSON 并知道将每一行加载到哪个分区，所以我想我会取消分区。

• 较少分区但嵌套的查询性能应该更好？

非常感谢

Answer 1

1：json 数据的实际导入行大小限制为 20 MB，而不是 64k。我已经提交了一个文档错误，以便在我们的公共文档中更新它。

1. 嵌套数据可能会在一定程度上提高性能，但在不了解实际查询的情况下很难知道。它不太可能对性能产生很大影响。但是，它可能会降低您的查询成本。

2. 您可以将多个分区合并，然后按分组或按每个分组来收集每个用户的访问。在生产之前用较小的数据样本进行尝试可能是个好主意。

我的猜测是，更复杂的查询和加载逻辑将意味着嵌套数据不会给您带来太多好处。您最好保持数据非规范化和扁平化，按天对数据进行分区，并在查询中需要的表的联合上进行查询。我们正在研究如何更轻松地在查询中指定表的范围，这可能会有所帮助。