大数据查询优化之分区裁剪 ?

2024-08-31 09:36

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分区裁剪

分区裁剪‌是一种优化大数据查询性能的技术,它主要通过限制查询处理的数据范围来提高查询效率。分区裁剪主要涉及到对HiveSQL语句的优化,包括列裁剪和分区裁剪两个方面。

(1). 列裁剪‌:通过在查询时只读取需要的列,避免了不必要的数据读取和处理,从而减少了I/O操作和内存消耗。
(2). 分区裁剪:通过只读取需要的分区,进一步缩小了数据查询的范围。指定查询条件,从而使查询限制在特定的分区上进行,避免了全表扫描,大大提高查询效率。Spark或Hive在查询时,具备了动态分区优化后的能力,引擎会根据查询条件和分区字段自动过滤底层数据文件。

分区裁剪的好处

(1). 提高查询性能:通过减少需要扫描的数据量,查询速度显著提高。
(2). 降低I/O操作:仅访问相关分区,减少磁盘I/O,提高效率。
(3). 提高并发处理能力:不同分区可以并行处理,提高系统吞吐量。

其他的优化策略

大数据生态的查询优化策略,除了谓词下推和分区裁剪外,在SPARK的3.X时代,它引入自适应查询,即在运行的过程中可以根据得到的缓存数据信息动态调整分区策略、动态调整JOIN策略、动态数据倾斜优化策略等,这些都是查询优化的思想。

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