GaussDB和Teradata分片功能对比

在 Teradata 中，控制数据物理分布的机制叫做主索引。它的核心作用和 DISTRIBUTE BY HASH 完全一致：通过哈希算法决定每一行数据应该存放在哪个AMP上。

语法对比

sql

-- GaussDB 语法
CREATE TABLE orders (
    order_id BIGINT,
    user_id INT,
    amount DECIMAL
) DISTRIBUTE BY HASH(user_id);

-- Teradata 语法（功能等价的写法）
CREATE TABLE orders (
    order_id BIGINT,
    user_id INT,
    amount DECIMAL
) PRIMARY INDEX (user_id);

两者核心机制的对等关系

Teradata 和 GaussDB 在分布式架构的设计理念上惊人地一致，你可以从下表清楚地看到它们之间的映射关系：

一个关键区别：分区主索引 (PPI)

Teradata 有一个非常强大的特性叫分区主索引，它允许在 PRIMARY INDEX 的基础上再进行表内分区。这和你之前问过的 "GaussDB里分区和分片有什么区别" 中的组合使用思路是相通的。

sql

-- Teradata 的 PPI 示例：数据先按 user_id 哈希分布，再按 order_date 分区
CREATE TABLE orders (
    order_id BIGINT,
    user_id INT,
    order_date DATE,
    amount DECIMAL
)
PRIMARY INDEX (user_id)
PARTITION BY RANGE_N(order_date BETWEEN DATE '2024-01-01' AND DATE '2024-12-31' EACH INTERVAL '1' MONTH);

它的优势在于：既能利用哈希分布实现并行处理，又能通过分区快速裁剪数据、高效管理历史数据。GaussDB 中要实现类似效果，需要分别指定 DISTRIBUTE BY 和 PARTITION BY 子句。