利用DeepSeek解決kdb+x進行tpch測試的幾個問題及使用感受

上文其實沒有成功運行tpch的22個標準查詢中的任何一個，因為DeepSeek原始給出的導入語句有錯，有一些表沒有導入。

1.解決類型及長度問題導致的插入tbl文件到內存表失敗。
kdb+x的Reference card()提到的基本數據類型如下：

Basic datatypes
n   c   name      sz  literal            null inf SQL       Java      .Net
------------------------------------------------------------------------------------
0   *   list
1   b   boolean   1   0b                                    Boolean   boolean
2   g   guid      16                     0Ng                UUID      GUID
4   x   byte      1   0x00                                  Byte      byte
5   h   short     2   0h                 0Nh  0Wh smallint  Short     int16
6   i   int       4   0i                 0Ni  0Wi int       Integer   int32
7   j   long      8   0j                 0Nj  0Wj bigint    Long      int640                  0N   0W
8   e   real      4   0e                 0Ne  0We real      Float     single
9   f   float     8   0.0                0n   0w  float     Double    double0f                 0Nf
10  c   char      1   " "                " "                Character char
11  s   symbol        `                  `        varchar
12  p   timestamp 8   dateDtimespan      0Np  0Wp           Timestamp DateTime (RW)
13  m   month     4   2000.01m           0Nm
14  d   date      4   2000.01.01         0Nd  0Wd date      Date
15  z   datetime  8   dateTtime          0Nz  0wz timestamp Timestamp DateTime (RO)
16  n   timespan  8   00:00:00.000000000 0Nn  0Wn           Timespan  TimeSpan
17  u   minute    4   00:00              0Nu  0Wu
18  v   second    4   00:00:00           0Nv  0Wv
19  t   time      4   00:00:00.000       0Nt  0Wt time      Time      TimeSpanColumns:
n    short int returned by type and used for Cast, e.g. 9h$3
c    character used lower-case for Cast and upper-case for Tok and Load CSV
sz   size in bytes
inf  infinity (no math on temporal types); 0Wh is 32767hRO: read only; RW: read-write

tpch數據庫常用的也就整型、浮點、日期、字符、變長字符串這幾種，在導入時指定的類型要與數據文件中的數據匹配，就沒有問題。
導入同時建表的語法是：

表名:字段列表（用反引號前綴表示變長字符串，無需分隔符），xcol("大寫的各列數據類型列表"; enlist "數據文件的列分隔符" ) 0: 反引號冒號開頭的文件路徑

比如orders表, 它的SQL建表語句如下：

CREATE TABLE ORDERS  ( 
O_ORDERKEY       INTEGER ,
O_CUSTKEY        INTEGER ,
O_ORDERSTATUS    CHAR(1) ,
O_TOTALPRICE     DECIMAL(15,2) ,
O_ORDERDATE      DATE ,
O_ORDERPRIORITY  CHAR(15) ,  
O_CLERK          CHAR(15) , 
O_SHIPPRIORITY   INTEGER ,
O_COMMENT        VARCHAR(79) );

對應導入語句就是

\t orders:`o_orderkey`o_custkey`o_orderstatus`o_totalprice`o_orderdate`o_orderpriority`o_clerk`o_shippriority`o_comment xcol ("IISFDSSIS"; enlist "|") 0: `:/mnt/c/d/tpch/orders.tbl;

同理，lineitem表導入語句就是

\t lineitem:`l_orderkey`l_partkey`l_suppkey`l_linenumber`l_quantity`l_extendedprice`l_discount`l_tax`l_returnflag`l_linestatus`l_shipdate`l_commitdate`l_receiptdate`l_shipinstruct`l_shipmode`l_comment xcol ("IIIIFFFFCCDDDSSS"; enlist "|") 0: `:/mnt/c/d/tpch/lineitem.tbl;

整數類型有3種，j表示64位，i表示32位，h表示16位二進制。浮點有兩種，e表示單精度、f表示雙精度。

2.解決將內存表保存到持久存儲的數據庫的嵌套目錄問題
前文提到

1. 創建數據庫目錄
// 創建數據庫目錄（如果不存在）
system "mkdir -p tpch_db";2. 保存表到磁盤
// 保存 region 表
`:tpch_db/region/ set .Q.en[`:tpch_db] region;
輸入//
退出kdb
3. 下次啟動時加載
// 啟動 kdb+ 并加載數據庫
q tpch_db

但是，此時如果繼續用上述命令保存其他表，就會產生數據庫的嵌套目錄問題，具體表現是在tpch_db目錄下又建立了tpch_db目錄，其他表被保存到更深的目錄中，并且退出重新進入kdb, 用tables[]命令看不到后加的表。
DeepSeek給出的方法不完全對。他說要

// 更新 .d 文件（包含所有表名）
(`:tpch_db/.d) set `customer`part`nation;

但其實，只要在操作系統把深層目錄移動到父目錄就可以識別了。
關鍵是要修改保存表的路徑，不能再包含tpch_db，比如導入supplier, 這么寫

\t `:supplier/ set .Q.en[`:tpch_db] supplier;

就能使supplier保存在當前數據庫，也就是首層tpch_db目錄下。

3.部分解決存儲分區表問題

上文提到，導入單個大表非常慢，希望分區可以解決，但是DeepSeek給出的原始導入分區語句有誤，報錯如下

\t {date: first x`o_orderdate; `:orders/,string date/ set .Q.en[`:tpch_db] x; } each {select from ordersByDate where o_orderdate=x} each distinct ordersByDate`o_orderdate;
'[0]  \t {date: first x`o_orderdate; `:orders/,string date/ set .Q.en[`:tpch_db] x; } each {select from ordersByDate where o_orderdate=x} each distinct ordersByDate`o_orderdate;^

把報錯位置提供給DeepSeek后，他給出了正確的語句

\t {date: first x`o_orderdate; path: `$":orders/",string date; path set .Q.en[`:tpch_db] x;} each {select from ordersByDate where o_orderdate=x} each distinct ordersByDate`o_orderdate;

語法雖然對了，可以執行，但速度很慢，orders 2分鐘才生成了200多個256K的小文件，64MB，原始數據有1.7GB，怎么加速？DeepSeek給出了多個方法

要加速 kdb+/q 中將大容量 orders 表按日期分區存儲到磁盤的過程，可以綜合采用以下優化策略。您的原始數據 1.7GB 生成過多小文件（200+個 256KB）導致 I/O 瓶頸，以下是針對性解決方案：

1. 并行化處理（核心優化）

使用 peach 多線程并行寫入，需先設置從線程數：

// 啟動 q 時啟用 4 個從線程（根據 CPU 核心數調整）
q -s 4// 在腳本中并行分區保存
{[date]data: select from ordersByDate where o_orderdate=date;path: `$":tpch_db/orders/",string date;path set .Q.en[`:tpch_db] data;} peach distinct ordersByDate`o_orderdate;

效果：寫入速度可提升 3-5 倍（取決于磁盤 I/O 并行能力）。

2. 批量寫入（減少小文件）

合并相鄰日期的數據，減少文件數量：

// 按月份分組寫入（替代按天）
months: `month$distinct ordersByDate`o_orderdate;
{[m]dates: where `month$ordersByDate`o_orderdate=m;path: `$":tpch_db/orders/",string m;path set .Q.en[`:tpch_db] select from ordersByDate where `month$o_orderdate=m;} each months;

優勢：1.7GB 數據可能從 200+ 文件減少到 20-30 個月份文件，顯著降低 I/O 壓力。

3. 啟用壓縮（減少磁盤寫入量）

// 設置高壓縮比（壓縮級別 17，塊大小 128KB）
.z.zd:17 2 7;  // 格式：[compressionLevel; log2BlockSize; algorithm]// 壓縮后再寫入
path set .Q.en[`:tpch_db] data;

效果：文本數據通常可壓縮至原始大小的 30%，寫入量從 1.7GB → ~500MB。

4. 直接原始數據分區（跳過內存排序）

若 orders.tbl 文件已按日期排序，直接流式處理避免全量加載內存：

// 按日期流式讀取并分區保存
.Q.fs[{ [x]date: first x`o_orderdate;path: `$":tpch_db/orders/",string date;path set .Q.en[`:tpch_db] x;}] (`:orders.tbl; "JJFSDSSIS"; "|");  // 指定數據類型和分隔符

優勢：內存占用極低，適合超大文件。

5. 文件系統優化

調整掛載參數（Linux）

# 掛載時啟用寫入緩存和更大IO隊列
mount -o remount,noatime,discard,data=writeback /mnt/tpch_db

預分配文件空間

// 在 q 中預創建空文件（減少碎片）
{[date;sizeMB]path: `$":tpch_db/orders/",string date;h: hopen path;hclose h;system truncate -s ",(string sizeMB),"M ",1_string path;}[;256] each distinct ordersByDate`o_orderdate;  // 預分配256MB/文件

6. 完整優化腳本示例

// 初始化環境
system "mkdir -p tpch_db/orders";
.z.zd:17 2 7;  // 啟用壓縮
\l tpch_db     // 加載已有數據庫// 方法1：并行按月分區（推薦）
months: distinct `month$ordersByDate`o_orderdate;
{[m]path: `$":tpch_db/orders/",string m;path set .Q.en[`:tpch_db] select from ordersByDate where `month$o_orderdate=m;} peach months;// 方法2：流式處理原始文件（替代方案）
.Q.fs[{ [x]m: `month$first x`o_orderdate;path: `$":tpch_db/orders/",string m;path upsert .Q.en[`:tpch_db] x;}] (`:orders.tbl; "JJFSDSSIS"; "|");

性能對比

方法	耗時（1.7GB數據）	文件數量	內存占用
原始單線程按天	~120秒	200+	高
并行按月（4線程）	~25秒	12-24	中
流式處理	~40秒	自動合并	極低

進一步建議

監控磁盤 I/O
```
iostat -xmt 1  # 觀察磁盤利用率
```
使用更快的存儲
- 臨時寫入到 SSD（如 /dev/shm），完成后移動到 HDD
后期維護
```
.Q.gc[];  // 定期回收內存
```

通過組合 并行化 + 批量合并 + 壓縮，您應該能將總寫入時間從 2 分鐘縮短到 20-30 秒。

經過試驗，多個進程并行有效，partsupp.tbl有1.1GB，25秒完成導入，14秒寫入數據庫

q tpch_db -s 4
\t partsupp:`ps_partkey`ps_suppkey`ps_availqty`ps_supplycost`ps_comment xcol ("IIIFS"; enlist "|") 0: `:/mnt/c/d/tpch/partsupp.tbl;
24704
\t `:partsupp/ set .Q.en[`:tpch_db] partsupp;
13716

按月份分區的語法還是不對，放棄分區，存成單獨文件，還挺快的。

\t {[m] monthData: select from ordersByDate where `month$o_orderdate = m; path: `$":orders/",string m; path set .Q.en[`:tpch_db] monthData;  } each months;
'type[10] {[m] monthData: select from ordersByDate where `month$o_orderdate = m; path: `$":orders/",string m; path set .Q.en[`:tpch_db] monthData;  }^
\t `:orders/ set .Q.en[`:tpch_db] orders;
14835

但并行也更占內存，原來單進程能導入的最大表，7.3GB的lineitem.tbl, 設為多進程，并行度4個或2個，都報錯失敗，也可能由于kdb已經加載了其他表，占用了很多內存。

\t lineitem:`l_orderkey`l_partkey`l_suppkey`l_linenumber`l_quantity`l_extendedprice`l_discount`l_tax`l_returnflag`l_linestatus`l_shipdate`l_commitdate`l_receiptdate`l_shipinstruct`l_shipmode`l_comment xcol ("IIIIFFFFCCDDDSSS"; enlist "|") 0: `:/mnt/c/d/tpch/lineitem.tbl;
rlwrap: error: read error on master pty: Input/output error

4.未能解決真實的tpch查詢執行失敗問題
雖然只導入了8張表，但有些tpch查詢是用不到lineitem表的。其中Q3就是，將sql語句的換行全都刪除，然后執行，結果還是被殺進程了。

s)SELECT s_acctbal,s_name,n_name,p_partkey,p_mfgr,s_address,s_phone,s_comment FROM part,supplier,partsupp,nation,region WHERE p_partkey = ps_partkey AND s_suppkey = ps_suppkey AND p_size = 15 AND p_type LIKE '%BRASS' AND s_nationkey = n_nationkey AND n_regionkey = r_regionkey AND r_name = 'EUROPE' AND ps_supplycost = ( SELECT min(ps_supplycost) FROM partsupp,supplier,nation,region WHERE p_partkey = ps_partkey AND s_suppkey = ps_suppkey AND s_nationkey = n_nationkey AND n_regionkey = r_regionkey AND r_name = 'EUROPE') ORDER BY s_acctbal DESC,n_name,s_name,p_partkey LIMIT 10
Killed