Data skew w Teradata – jak go wykryć, mierzyć i naprawiać

1. Wprowadzenie do problemu data skew w Teradata

System Teradata to jedna z najpopularniejszych platform bazodanowych wykorzystywanych do analizy danych w środowiskach o dużej skali. Jego architektura masowo równoległa (MPP – Massively Parallel Processing) umożliwia efektywne przetwarzanie ogromnych wolumenów danych poprzez równoległe wykonywanie operacji na wielu węzłach. Kluczowym założeniem tej architektury jest równomierne rozłożenie danych pomiędzy jednostki obliczeniowe, czyli tzw. AMP-y (Access Module Processors). Jednak w praktyce to założenie nie zawsze daje się utrzymać — stąd pojawia się zjawisko data skew.

Data skew to nierównomierne rozłożenie danych pomiędzy AMP-ami, co może prowadzić do poważnych problemów z wydajnością. Kiedy niektóre AMP-y otrzymują znacznie więcej danych niż inne, procesy przetwarzania są spowalniane, ponieważ cała operacja musi czekać na ukończenie przez najwolniejszy węzeł. Skutkuje to wydłużeniem czasu wykonania zapytań, nieefektywnym wykorzystaniem zasobów i trudnościami w skalowaniu systemu.

Problem data skew może objawiać się na różnych etapach działania systemu: podczas ładowania danych, wykonywania zapytań SQL, tworzenia zbiorczych raportów czy nawet przy działaniu prostych indeksów lub joinów. Często jego przyczyną jest nieoptymalne rozłożenie kluczy rozpowszechniania danych (primary index), ale także brak aktualnych statystyk, błędne typy danych lub niewłaściwe projektowanie struktury tabel.

Rozpoznanie i zrozumienie data skew jest pierwszym krokiem w kierunku poprawy wydajności środowiska Teradata. Właściwe podejście do jego identyfikowania i eliminacji pozwala nie tylko przyspieszyć działanie zapytań, lecz także zwiększyć stabilność całego systemu. W kolejnych częściach artykułu zostaną omówione konkretne przyczyny jego powstawania, metody wykrywania oraz techniki naprawcze, które można zastosować w praktyce.

Przyczyny powstawania data skew

Data skew, czyli nierównomierny rozkład danych pomiędzy jednostkami obliczeniowymi (AMP – Access Module Processor) w Teradata, może znacząco wpływać na wydajność zapytań i procesów ETL. Istnieje kilka najczęstszych przyczyn tego zjawiska, które warto zrozumieć już na etapie projektowania struktury danych i planowania przetwarzania. Temat tego artykułu pojawia się w niemal każdej sesji szkoleniowej Cognity – czasem w formie pytania, czasem w formie frustracji.

• Niewłaściwy wybór Primary Index (PI) – Primary Index decyduje o tym, jak dane są rozkładane pomiędzy AMP-ami. Jeśli wartość PI występuje bardzo często (np. identyfikator kraju, status lub puste wartości), może to skutkować tym, że większość danych trafia do jednego lub kilku AMP-ów, prowadząc do przeciążenia tych jednostek.
• Mała liczba unikalnych wartości klucza dystrybucji – Jeśli kolumna używana jako PI zawiera niewielką liczbę unikalnych wartości, dane nie zostaną równomiernie rozłożone. AMP-y, którym przypisano częściej występujące wartości, otrzymają więcej danych do przetworzenia niż pozostałe.
• Operacje join i redistribucji danych – Podczas wykonywania połączeń (JOIN) między tabelami lub operacji INSERT...SELECT, dane mogą być tymczasowo redistribuowane między AMP-ami. Jeśli kolumny używane do tych operacji są nierównomiernie rozłożone, pojawia się tymczasowy data skew, który może znacznie wydłużyć czas wykonania zapytań.
• Skoncentrowane dane w kolumnach partycjonujących – W tabelach partycjonowanych, jeśli dane skupiają się w niewielkiej liczbie partycji, może dojść do lokalnego przeciążenia AMP-ów przetwarzających te partycje. Choć dane są technicznie rozłożone, obciążenie obliczeniowe nie jest równomierne.
• Brak aktualnych statystyk – Plan wykonania zapytania zależy od statystyk kolumn i tabel. Jeśli są one nieaktualne lub niepełne, optymalizator może wybrać niewłaściwą strategię rozkładu danych, co również prowadzi do data skew.

Zrozumienie, skąd pochodzi nierównomierność w rozkładzie danych, to pierwszy krok do skutecznego zarządzania i eliminacji data skew w środowisku Teradata.

Wykrywanie i metryki oceny data skew

Data skew, czyli nierównomierny rozkład danych pomiędzy jednostkami obliczeniowymi (AMP – Access Module Processor) w systemie Teradata, może prowadzić do poważnego obniżenia wydajności zapytań i obciążeń przetwarzania. Skuteczne wykrycie oraz ocena skali tego zjawiska jest kluczowym krokiem w procesie jego eliminacji. Poniżej omówiono najważniejsze metody identyfikacji data skew oraz metryki pomagające w jego ocenie.

1. Analiza wykorzystania AMP-ów

Jednym z podstawowych sposobów wykrywania data skew jest analiza obciążenia poszczególnych AMP-ów. System Teradata umożliwia uzyskanie takich informacji za pomocą narzędzi diagnostycznych, jak Query Log (DBC.QRYLOG) oraz ResUsage. Typowe objawy nierównomiernego rozkładu danych to:

• Znaczące różnice w czasie przetwarzania pomiędzy AMP-ami.
• Dominacja jednego lub kilku AMP-ów dla danej operacji (tzw. single-AMP operation).
• Nieproporcjonalne zużycie CPU lub I/O.

2. Wskaźnik skew factor

Metryka Skew Factor jest jednym z najczęściej używanych wskaźników opisujących data skew. Oblicza się go jako stosunek największego zużycia zasobów przez pojedynczy AMP do średniego zużycia przez wszystkie AMP-y. Przykład:

Skew Factor = (Maksymalne zużycie AMP / Średnie zużycie AMP) * 100%

Wartość powyżej 100% oznacza występowanie skew. Im wyższy wskaźnik, tym bardziej nierównomierny rozkład.

3. Porównanie rozkładu danych w tabelach

Innym sposobem oceny skew jest porównanie liczby wierszy przypadających na każdy AMP. Można to uzyskać poprzez zapytania typu:

SELECT HASHAMP(HASHBUCKET(HASHROW(klucz_podziału))) AS AMP,
       COUNT(*) AS liczba_wierszy
FROM nazwa_tabeli
GROUP BY 1
ORDER BY 2 DESC;

Dzięki temu można łatwo zidentyfikować AMP-y, które przechowują znacznie więcej danych niż pozostałe.

4. Visual explain i narzędzia analityczne

Visual Explain oraz narzędzia takie jak Teradata Viewpoint umożliwiają analizę planu zapytania w kontekście rozkładu danych. Wskazują m.in. operacje redistrib, które mogą generować skew ze względu na nieefektywny podział danych.

5. Przykładowa tabelaryczna ocena skew

W powyższym przykładzie AMP 2 obsługuje znacznie większą liczbę wierszy i zużywa o wiele więcej czasu CPU, co wskazuje na istotny poziom skew.

Podsumowanie

Wykrywanie i mierzenie data skew to niezbędny krok w utrzymaniu wydajności systemu Teradata. Kluczowe metody to analiza zużycia zasobów AMP-ów, obliczanie wskaźnika skew factor, badanie rozkładu danych oraz wykorzystanie planów zapytań i narzędzi diagnostycznych. Odpowiednia interpretacja tych danych pozwala na skuteczne podejmowanie dalszych działań naprawczych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę praktyczną w tym obszarze, sprawdź Kurs Teradata SQL - programowanie za pomocą Teradata SQL i wykorzystanie funkcji języka SQL.

Zastosowanie hashingu w rozwiązywaniu problemu data skew

Jedną z najważniejszych technik stosowanych w Teradata do równomiernego rozkładania danych pomiędzy jednostki przetwarzające (AMP – Access Module Processor) jest hashing. Mechanizm ten odgrywa kluczową rolę w minimalizowaniu zjawiska data skew, czyli nierównomiernego rozkładu danych, który może prowadzić do obniżenia wydajności zapytań i operacji ETL.

W Teradata każda tabela posiada Primary Index (PI), na podstawie którego obliczany jest hash value. Wartości te determinują, na którym z AMPów zostaną fizycznie zapisane poszczególne wiersze. Odpowiednio dobrany PI sprawia, że dane rozkładają się równomiernie, co przekłada się na lepszą równoległość przetwarzania.

W czasie szkoleń Cognity ten temat bardzo często budzi ożywione dyskusje między uczestnikami.

Istnieją dwa podstawowe typy indeksów wykorzystywanych w kontekście hashingu:

• Unique Primary Index (UPI) – zapewnia unikalność wartości hasha, co niemal gwarantuje równomierny rozkład danych.
• Non-Unique Primary Index (NUPI) – może prowadzić do koncentracji danych na wybranych AMPach, jeśli wiele wierszy przyjmuje te same wartości PI.

Wybór odpowiedniego typu indeksu i kolumny używanej jako PI ma bezpośredni wpływ na efektywność działania systemu. Poniższa tabela ilustruje różnice w zastosowaniu UPI i NUPI w kontekście radzenia sobie z data skew:

Dodatkowo, warto zwrócić uwagę na techniki generowania sztucznych wartości hashujących (np. łączenie kilku kolumn w PI lub stosowanie funkcji hashujących na poziomie aplikacji), co pozwala rozproszyć dane bardziej równomiernie, zwłaszcza gdy żaden pojedynczy atrybut nie daje dobrej entropii.

Przykład stworzenia tabeli z PI opartym na funkcji łączącej kilka kolumn:

CREATE TABLE orders (
    order_id INTEGER,
    customer_id INTEGER,
    region_code CHAR(2),
    order_date DATE
) 
PRIMARY INDEX (customer_id, region_code);

Odpowiednio zastosowany hashing pozwala nie tylko efektywnie rozkładać dane, ale również ułatwia planowanie zapytań i zminimalizowanie potrzeby kosztownych operacji redystrybucji w czasie wykonywania kwerend.

Analiza statystyk i ich rola w optymalizacji rozkładu danych

W Teradata statystyki są kluczowym elementem wspierającym optymalizator zapytań (Optimizer) w podejmowaniu trafnych decyzji dotyczących planu wykonania zapytań. Ich poprawna analiza i aktualność mają bezpośredni wpływ na równomierne rozłożenie danych oraz efektywność przetwarzania. W kontekście problemu data skew, statystyki odgrywają szczególną rolę, ponieważ umożliwiają identyfikację nierównowagi w rozkładzie danych oraz wybór odpowiednich strategii redystrybucji lub innego przetwarzania danych.

Optymalizator korzysta ze statystyk kolumn, indeksów oraz dystrybucji wartości, aby przewidzieć liczbę wierszy uczestniczących w operacjach takich jak join, aggregation czy scan. W przypadku nieaktualnych lub niewystarczających statystyk może dojść do błędnych założeń na temat rozkładu danych, co prowadzi m.in. do tworzenia nierównych partycji i przeciążania niektórych AMP-ów.

Poniższa tabela przedstawia podstawowe typy statystyk używanych w Teradata oraz ich zastosowanie w kontekście monitorowania i zapobiegania data skew:

Aby zebrać statystyki, można użyć komendy COLLECT STATISTICS:

COLLECT STATISTICS COLUMN customer_id ON sales_data;

Należy pamiętać, że regularne zbieranie statystyk jest niezbędne — zwłaszcza po dużych zmianach w danych, takich jak masowe wstawienia, usunięcia lub zmiany w strukturze tabel. Braki lub nieaktualność statystyk mogą prowadzić do błędów decyzyjnych optymalizatora, w tym do wyboru nieefektywnego planu zapytania skutkującego przeciążeniem niektórych AMP-ów.

Podsumowując, statystyki w Teradata są nie tylko elementem wspomagającym optymalizację zapytań, ale stanowią również fundament do identyfikacji i eliminacji problemów z data skew. Ich odpowiednia analiza pozwala na lepsze zrozumienie charakterystyki danych i podejmowanie świadomych decyzji dotyczących rozkładu danych. Jeśli chcesz pogłębić swoją wiedzę w tym zakresie, warto zapoznać się z Kursem SQL zaawansowanym – wykorzystanie zaawansowanych opcji funkcji, procedur i zmiennych.

Techniki redystrybucji danych w Teradata

Redystrybucja danych w Teradata to kluczowy krok w eliminowaniu problemu data skew, czyli nierównomiernego rozkładu danych pomiędzy AMP-y (Access Module Processors). Celem redystrybucji jest zapewnienie równomiernego wykorzystania zasobów systemowych, co przekłada się na lepszą wydajność zapytań i operacji przetwarzania danych.

W Teradata dostępnych jest kilka technik pozwalających na usprawnienie rozkładu danych. Poniżej przedstawiono podstawowe podejścia do redystrybucji:

• Zmiana klucza partycjonowania (Primary Index) – redefinicja klucza PI może znacząco wpłynąć na sposób, w jaki wiersze są przypisywane do AMP-ów. Wybór bardziej zróżnicowanego klucza zwiększa szansę na równomierny rozkład danych.
• Użycie HASH BY podczas tworzenia tabeli tymczasowej – pozwala na ręczne sterowanie tym, jak dane są rozdzielane między AMP-y podczas ładowania lub przekształcania danych.
• Stosowanie NO PRIMARY INDEX (NOPI) – umożliwia tymczasowe przechowywanie danych bez przypisywania ich do AMP-ów według klucza PI. Może być używane jako rozwiązanie tymczasowe przed dalszą transformacją danych.
• Zmiana typu indeksu z UPI na NUPI lub odwrotnie – wpływa na unikalność i sposób hashowania, co może pomóc w bardziej efektywnym rozłożeniu danych.
• Reorganizacja danych za pomocą INSERT ... SELECT z wymuszonym HASH BY – pozwala na zapis danych do nowej tabeli przy jednoczesnej zmianie sposobu ich rozmieszczenia pomiędzy AMP-ami.

Dla porównania, poniższa tabela przedstawia podstawowe różnice między wybranymi technikami redystrybucji:

Przykład użycia instrukcji HASH BY w praktyce może wyglądać następująco:

INSERT INTO temp_table
SELECT *
FROM source_table
HASH BY some_column;

Dzięki odpowiedniemu dobraniu techniki redystrybucji, możliwe jest znaczące ograniczenie efektu data skew, co przekłada się na lepszą równoległość przetwarzania w Teradata.

Przykłady i dobre praktyki eliminacji data skew

Efektywna walka z problemem data skew w środowisku Teradata wymaga zarówno znajomości mechanizmów działania systemu, jak i praktycznego podejścia do analizy danych oraz projektowania struktur. Poniżej przedstawiamy kilka sprawdzonych przykładów oraz dobre praktyki, które pomagają ograniczyć lub całkowicie wyeliminować nierównomierny rozkład danych w systemie.

• Dobór odpowiedniego Primary Index (PI) – Kluczowy krok w projektowaniu tabeli. Wybór PI powinien opierać się na analizie kardynalności kolumn oraz wzorców dostępu do danych. Należy unikać kolumn, które mają niską unikalność lub duże skupienie jednej wartości, gdyż może to prowadzić do koncentracji danych na jednym AMP-ie.
• Unikanie wartości NULL i domyślnych – W kolumnach wykorzystywanych jako PI lub podczas joinów, obecność dużej liczby wartości NULL bądź powtarzających się domyślnych danych (np. '0' lub 'UNKNOWN') może skutkować nadmiernym skupieniem danych. Warto rozważyć transformacje tych wartości lub zastosowanie alternatywnego klucza dystrybucji.
• Stosowanie kolumn z wysoką entropią jako PI – Przy projektowaniu struktury tabel należy preferować kolumny o dużej różnorodności wartości, ponieważ zwiększa to szansę na równomierny podział danych pomiędzy AMP-y.
• Wykorzystanie funkcji hashujących w transformacjach – Czasem warto utworzyć pomocniczą kolumnę opartą na funkcji hashującej (np. HASHROW), której wynik może posłużyć jako PI lub jako element do redystrybucji danych, zapewniając ich lepsze rozproszenie.
• Redukcja joinów opartych na nieoptymalnych kluczach – Nieefektywne połączenia tabel, szczególnie te realizowane po kolumnach o niskiej unikalności, mogą powodować znaczący skew w fazie redistribucji danych. Warto przemyśleć logikę zapytania i – jeśli to możliwe – dopasować kolumny łączeniowe tak, by ograniczyć ryzyko nierównomiernego rozkładu.
• Monitorowanie i analiza skosu danych – Regularne sprawdzanie metryk skew oraz analiza rozkładu danych między AMP-ami pozwala na wczesne wykrycie problemu i adaptację strategii rozkładu.

Stosowanie powyższych praktyk pozwala zminimalizować ryzyko powstawania skosu danych, co bezpośrednio przekłada się na lepszą wydajność zapytań, równomierne wykorzystanie zasobów obliczeniowych oraz większą przewidywalność działania środowiska Teradata.

Podsumowanie i rekomendacje

Data skew w środowisku Teradata to zjawisko, które może poważnie wpłynąć na wydajność zapytań, równomierność obciążenia systemu oraz efektywne wykorzystanie zasobów. Nierównomierny rozkład danych pomiędzy węzłami systemu prowadzi do przeciążenia niektórych jednostek obliczeniowych, podczas gdy inne pozostają niedowykorzystane.

Rozpoznanie i zrozumienie data skew to pierwszy krok do jego skutecznej eliminacji. Kluczowe jest monitorowanie metryk systemowych, analiza rozkładu danych oraz zrozumienie mechanizmów dystrybucji, takich jak hashing i partycjonowanie. Równie ważna jest optymalizacja projektów tabel, statystyk i zapytań, które mogą nieświadomie pogłębiać problem nierównomierności.

W celu minimalizacji efektów data skew, zaleca się:

• Regularne przeglądanie i aktualizację statystyk danych.
• Dobór kolumn dystrybucyjnych w oparciu o ich unikalność i rzeczywisty rozkład wartości.
• Unikanie operacji, które prowadzą do niekontrolowanej redystrybucji danych, zwłaszcza w dużych zbiorach.
• Wykorzystanie narzędzi diagnostycznych Teradata do identyfikacji skrajnych przypadków obciążenia AMP-ów.
• Stosowanie strategii przekształceń danych (np. pre-hashingu), gdy standardowe podejścia zawodzą.

Efektywne zarządzanie data skew wymaga zarówno technicznej wiedzy, jak i praktycznego podejścia do projektowania struktur danych oraz zapytań. Regularna ocena rozkładu danych i dostosowywanie środowiska do zmieniających się warunków biznesowych to najlepsza droga do utrzymania wydajności systemu Teradata na wysokim poziomie. W Cognity uczymy, jak skutecznie radzić sobie z podobnymi wyzwaniami – zarówno indywidualnie, jak i zespołowo.

Mowa ciała: czyli co zrobić z rękami w czasie prezentacji? 28 stycznia 2026

Jak zamienić wady w zalety? 26 stycznia 2026