图4 toast表相关信息
下图为test_t表和其对应的toast表之间的关系，以及toast表一些基本属性的介绍。
图5 test_t与其toast表关系图
3.cudesc表GaussDB(DWS)除了提供行存储方式外，还支持列存储方式。列存储方式在数据压缩、列批量数据的运算、大数据统计分析等场景中有着显著的优势。CU（Compress Unit）压缩单元是列存储的最小单位，每列默认60000行存储在一个CU中，CU生成后数据 固定不可更改
CUDesc本身是一张行存表，它用来辅助记录列存表的cu信息，该表的每一行描述一个CU，包括最大值最小值以及CU在文件中的偏移量和大小，连续多个行中各个不同的列的cu_id相同，可以认为就是把连续多个行截断拿出来，然后再根据不同的列，放到不同的cu中，这些CU所在的行数都是一致的，用一个cu_id表示，但是col_id不一样。同时还增加了一个col_id=-10的列，这个列为VCU，表示这些连续的行中，有哪些行已经是被删除了，用delete_map记录删除信息。如图6所示。
图6 cudesc表示意图
每张列存表都有一张对应的CUDesc表，CUDesc表的oid可以在pg_class中对应列存表元组的relcudescrelid属性中查到，所有CUDesc表默认存储在namespace oid = 100，name为cstore的namespace下。
4.delta表在列存储方式中，无论是向列存表中插入1条还是60000条数据，都只会生成一个CU，在多次插入少量数据时，不能有效的利用列存压缩能力，导致数据膨胀影响查询的性能和磁盘使用率。CU只支持追加写的方式，也就是说，后面对这个CU中的数据做更新或删除都不会真正更改这个CU，删除是将老数据在字典中标记为作废，更新操作是标记老数据删除后，再写入一条新记录到新CU，原来的CU不会有任何的修改。
从这里我们可以看出，在对列存表进行多次更新/删除，或每次只插入很少量的数据后，会导致列存表空间膨胀，大量空间无法有效利用，这是因为列存表在设计上就是为了大批量数据导入以及海量数据按列存储/查询。Delta表正是为了解决这两个问题。在启用delta表后，单条或者小批量数据导入时，数据将进入delta表中，避免小CU的产生，delta表的增删改查与行存表一致。开启delta表后，将显著提升列存表单条导入的性能。
delta表同样是一张行存表，为了辅助列存表而存在。在创建列存表时系统会为该列存表创建一张对应的delta表，delta表的oid可以在pg_class中对应列存表元组的reldeltarelid属性中查到，所有delta表也默认存储在namespace oid = 100，name为cstore的namespace下。
创建一张列存表col_test，同时设置reloption属性enable_delta=true。在pg_class中查看该表对应的delta表oid。
图7 创建列存表并开启delta表
进一步根据该oid信息可以查到delta表的对应信息。
