特别是对于像s3这样的对象存储来说，一次list操作需要几百毫秒，每次只能取1000条记录，对性能的影响无法忽略。...数据的存储有了更好的性能、更高的压缩比，但是对于数据的组织方式依然没有太大的变化。目前Hive对于数据组织的方式任然是采用文件目录的方式进行组织方式，这种组织方式面临上一节中遇到的问题。...元数据中的min-max索引对查找查询文件所需的工作量产生了巨大影响。...当表增长到数十或数百 PB 时，可能会有数 GB 的元数据，如果对元数据进行暴力扫描将需要长时间的等待作业——相反，使用min-max索引构建的元数据存储使得Iceberg 会跳过大部分。...在讲Iceberg前我们先来说下Spark是如何实现谓词下推的： 在SparkSQL优化中，会把查询的过滤条件，下推到靠近存储层，这样可以减少从存储层读取的数据量。
这些规则通常试用于所有查询，如： Predicate Pushdown（谓词下推）: Predicate Pushdown指的是将查询中的谓词操作尽早地推送到数据源或存储引擎进行执行，以减少处理的数据量...例如，如果一个查询包含多个谓词条件（如WHERE子句），谓词下推会尽可能早地将这些条件下推到存储引擎执行，以减少返回给查询引擎的数据量。这样可以减少IO和计算开销，并提高查询性能。...在数据库查询中，投影操作用于指定需要返回的列或字段。投影下推的目的是在查询执行之前尽早地应用投影操作，减少返回的数据列数量，从而降低数据传输和存储开销。...例如，如果一个查询只需要返回特定的列数据，而数据源可能包含更多的列，投影下推会尽早地将投影操作下推到存储引擎执行，以便只返回所需的列数据，避免传输和处理不必要的数据。...通过将谓词的选择性与索引的基数进行比较，我们可以确定可能提供最佳查询性能的索引。 连接顺序优化：选择性估计有助于确定查询中多个表的最佳连接顺序。
底层语法优化 1 count优化 2消除子查询重复字段 3 谓词下推 4 聚合计算外推 5 聚合函数消除 6 删除重复的 order by key 7 删除重复的 limit by key 8 删除重复的...官方已经指出Nullable类型几乎总是会拖累性能，因为存储Nullable列时需要创建一个 额外的文件来存储 NULL 的标记，并且 Nullable 列无法被索引。...必须指定索引列，ClickHouse 中的索引列即排序列，通过 order by 指定，一般在查询条 件中经常被用来充当筛选条件的属性被纳入进来;可以是单一维度，也可以是组合维度的索 引; 通常需要满足高级列在前...、查询频率大的在前原则; 基数特别大的不适合做索引列， 如用户表的 userid 字段; 通常筛选后的数据满足在百万以内为最佳。...\' GROUP BY UserID 子查询也支持谓词下推: EXPLAIN SYNTAXSELECT *FROM( SELECT UserID FROM visits_v1)WHERE UserID
当查询列明显多于筛选列时使用 Prewhere 可十倍提升查询性能，Prewhere 会自动优化执行过滤阶段的数据读取方式，降低 io 操作。...alias 类型的字段 C.包含了 arrayJOIN，globalIn，globalNotIn 或者 indexHint 的查询 D.select 查询的列字段和 where 的谓词相同 E....避免构建虚拟列 如非必须，不要在结果集上构建虚拟列，虚拟列非常消耗资源浪费性能，可以考虑在前端进行处理，或者在表中构造实际字段进行额外存储。...无序的数据或者涉及的分区太多，会导致 ClickHouse 无法及时对新导入的数据进行合并，从而影响查询性能。...谓词下推 ClickHouse 在 join 查询时不会主动发起谓词下推的操作，需要每个子查询提前完成过滤操作，需要注意的是，是否执行谓词下推，对性能影响差别很大（新版本中已经不存在此问题，但是需要注意谓词的位置的不同依然有性能的差异
先介绍 TiDB 中的逻辑算子，然后介绍 TiDB 的逻辑优化规则，包括列裁剪、最大最小消除、投影消除、谓词下推、TopN 下推等等。...列裁剪主要影响的算子是 Projection，DataSource，Aggregation，因为它们跟列直接相关。...谓词下推 谓词下推是非常重要的一个优化。比如 select * from t1, t2 where t1.a > 3 and t2.b > 5 假设 t1 和 t2 都是 100 条数据。...谓词下推会尽量把过滤条件，推到靠近叶子节点，从而减少数据访问，节省计算开销。这就是谓词下推的作用。...做谓词下推时，如果我们知道接下来的的谓词条件一定会把包含 NULL 的行全部都过滤掉，那么做外连接就没意义了，可以直接改写成内连接。 什么情况会过滤掉 NULL 呢？
表示覆盖索引得到结果，避免回表Using where 列数据是从仅仅使用了索引中的信息而没有读取实际的行动的表返回，表示对表的全部请求都是索引的部分Using temporary 表示需要临时表来存储结果集...，常见于排序和分组查询Using join buffer 获取链接条件时候没使用索引，并且需要连接缓冲区存储中间结果Impossible where 强调了 where 语句会导致没有符合条件的行Select...= 1; 这条 sql 只要 uid 有索引，就可以先走索引缩小数据范围，此时再接上一个负向查询也没什么性能影响了。...谓词下推 谓词下推将查询语句中的过滤表达式计算尽可能下推到距离数据源最近的地方，以尽早完成数据的过滤，进而显著地减少数据传输或计算的开销。...谓词下推案例 -- 谓词下推到存储层 -- demo1 select * from t where a < 1; -- demo2 select * from t where a < substring
例如：系统资源是否充足、资源模型的设计（高性能 vs 大存储）、表的设计以及规划、SQL改写和优化等等，本文只要介绍adb sql的优化 ---- ADB计算引擎 ADB目前支持两种计算引擎：COMPUTENODE...From …where … ---- ADB优化器 ADB查询优化器—数百优化规则 基础优化规则 裁剪规则：列裁剪、分区裁剪、子查询裁剪 下推/合并规则:谓词下推、函数下推、聚合下推、Limit下推...id='001' and sl999; ADB索引 为提高查询响应速度，满足高性能需求场景，AnalyticDB为每个分区建了下列索引： 倒排索引： 分区表的所有列（适用Bitmap索引的列除外...）都建了倒排索引，key为排序的列值，value为对应的RowID list，所以对于任何列进行FILTER(WHERE key=value)或者JOIN查询都非常高效。...行列混存的块索引–元数据 元数据： 上面介绍了一个分区的数据存储格式，相应的元数据包括： 分区元数据 列元数据 列Block元数据。
当查询列明显多于筛选列时使用 Prewhere 可十倍提升查询性能，Prewhere 会自动优化 执行过滤阶段的数据读取方式，降低 io 操作。...，globalIn，globalNotIn或者indexHint的查询 ⚫ select查询的列字段和where的谓词相同 ```sqlselect UserID from datasets.hits_v1...无序的数据或者涉及的分区太多，会导致 ClickHouse 无法及时对新导入的数据进行合并，从而影响查询性能。...CounterID=b.CounterID; 4 注意谓词下推(版本差异) ClickHouse 在join 查询时不会主动发起谓词下推的操作，需要每个子查询提前完成过滤操作，需要注意的是，是否执行谓词下推...，对性能影响差别很大(新版本中已经不存在此问 题，但是需要注意谓词的位置的不同依然有性能的差异) #使用join查询insert into hits_v2select a.* from hits_v1
1）操作符TableScan的非重复值数NDV估算 首先从GroupBy指定访问列的位图表示信息，转换为Project投影（类似Select 选择字段的信息）每列的列索引序数词（从0开始，依次类推）列表...) { List projIndxLst = HiveCalciteUtil .translateBitSetToProjIndx(groupKey); //投影位图存储转换为索引...，投影字段序数集合 List colStats = htRel.getColStat(projIndxLst); //由project投影指定的列索引，来返回列统计信息...NDV估算 这里谓词Predicate默认为True常量谓词，指定的列索引转换为位图BitSet信息，使用RelMetadataQuery元数据对象获取NDV并返回。...Selectivity的准确性，进而影响中间结果大小的准确性，成本估算是否合理，执行计划是否是最优的。
值得注意的是，分区字段的选择是影响查询性能的重要因素，尽量避免层级较深的分区，这样会造成太多的子文件夹。 现在问题来了，该使用哪些列进行分区呢？....* from a join b on (a.col1 = b.col1) where a.col1 > 15 and b.col2 > 16 如果没有谓词下推，则在完成JOIN处理之后将执行过滤条件...使用谓词下推，这两个谓词**(a.col1> 15和b.col2> 16)**将在JOIN之前被处理，因此它可能会从a和b中过滤掉连接中较早处理的大部分数据行，因此，建议启用谓词下推。...如果要以减少存储空间并提高性能的优化方式存储数据，则可以使用ORC文件格式，而当列中嵌套的数据过多时，Parquet格式会很有用。因此，需要根据拥有的数据确定输入文件格式。...9.启动严格模式 如果要查询分区的Hive表，但不提供分区谓词（分区列条件），则在这种情况下，将针对该表的所有分区发出查询，这可能会非常耗时且占用资源。
因为空值不存在于索引列中，所以WHERE子句中对索引列进行空值比较将使SQLSERVER停用该索引。...10 临时表的使用： 临时表有很多特殊的用途，象用来替代游标，不过它们仍能引起性能问题，如果这个问题能消除，SQLServer将执行得更快。...当SQLServer接收到后，它必须把字符串值转回二进制格式。大量的浪费开销。存储过程能消除这个问题通过将应用程序传给SQLServer的二进制格式作为参数，从而减少开销提升性能。...如果不是那样，即对象名相同而拥有者不同，那么SQLServer必须执行名称判断。当发生这样的情形时，SQLServer不能使用存储过程里在内存里的执行计划，相反，它必须重新编译存储过程，从而影响性能。...* 非聚集索引：与聚集索引相对，不影响表中的数据存储顺序，检索效率比聚集索引低，对数据新增/修改/删除的影响很少。
Hive性能的关键。...谓词下推 在关系型数据库如MySQL中，也有谓词下推（Predicate Pushdown，PPD）的概念。它就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执行，减少下游处理的数据量。....* from a join b on (a.id = b.id) where a.id > 15 and b.num > 16; 如果没有谓词下推，上述SQL需要在完成join处理之后才会执行...在这种情况下，参与join的数据可能会非常多，从而影响执行效率。 使用谓词下推，那么where条件会在join之前被处理，参与join的数据量减少，提升效率。...但是，相对于正常的任务执行，该参数配置为true时会多启动一个MR job，会增加开销，单纯依赖它解决数据倾斜并不能从根本上解决问题。
1 存储层 在弹性架构下，存储层负责数据的实时写入、索引构建、数据扫描、下推的谓词计算（过滤、列裁剪、分区裁剪等），不再负责查询的计算任务。...数据以batch、列存的方式在存储层与计算层之间传递，单次请求，会传输多个batch的数据，一般不大于32MB。...此外，优化器也会判断查询中的filter是否可利用存储层索引，尽量把可被存储层识别的filter下推至存储层利用索引加速过滤，减少与计算层之间的数据传输。...6 性能测试 本节将探究计算存储分离架构对AnalyticDB大数据量分析场景的查询吞吐影响。 测试环境 实例1：不分离模式，4组存储节点，存储节点负责数据扫描、查询计算。...五 总结 在AnalyticDB弹性模式的基础之上，未来我们会进一步去深耕我们的弹性能力，包括计算资源池化、按需弹性能力、存储层基于共享存储的快速扩缩容能力。
hive优化策略吧~ 会附带案例实践帮助理解hive优化文章大纲列裁剪和分区裁剪提前数据收敛谓词下推(PPD)多路输出，减少表读取次数写多个结果表合理选择排序join优化合理选择文件存储格式和压缩方式解决小文件过多问题...hive默认是开启谓词下推该参数设置的，hive.optimize.ppd=true所谓下推，即谓词过滤在map端执行；所谓不下推，即谓词过滤在reduce端执行。...关于谓词下推的规则，主要分为join条件过滤下推和where条件过滤下推，我整理了一张图方便理解。图片核心判断逻辑：on条件过滤不能下推到保留行表中；where条件过滤不能下推到null补充表中。...小文件过多有什么影响首先第一点从HDFS底层来看，小文件过多会给集群namenode带来负担，即namenode元数据大占用内存，影响HDFS的性能第二点从hive来看，在进行查询时，每个小文件都会当成一个块...namenode有影响，且输出的小文件偶尔也会作为下一个任务的输入导致出现小文件过多问题，设置过小又会导致单个reduce处理的数据量过大导致OOM异常。
BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col) 02.小文件会造成资源的过度占用以及影响查询效率 原因： 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的...如果使用 SELECT * 方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费 解决方案： 在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号 04.不要在表关联后面加WHERE...解决方案： 采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量 谓词下推的解释： 所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询...，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown) 那么上面语句就可以采用这种方式来处理： SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18...个数 原因： 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题
查询TextFile类型的数据表CPU耗时33分钟， 查询ORC类型的表耗时1分52秒，时间得以极大缩短，可见不同的数据存储格式也能给HiveSQL性能带来极大的影响。 3....谓词下推优化 Hive中的 Predicate Pushdown 简称谓词下推，简而言之，就是在不影响结果的情况下，尽量将过滤条件下推到join之前进行。...谓词下推后，过滤条件在map端执行，减少了map端的输出，降低了数据在集群上传输的量，节约了集群的资源，也提升了任务的性能。...那么谓词下推的规则是什么，到底什么时候会进行下推，什么时候不会下推，总结了下面的一张表，建议收藏保存： 案例： select a.* from a left join b on a.uid...注：虽然a表的where条件也写在join后面，但是a表会进行谓词下推，也就是先执行where条件，再执行join，但是b表不会进行谓词下推！
01 请慎重使用COUNT（DISTINCT col） 问题原因： distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以...问题原因： 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间...解决方案： 采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量 谓词下推的解释： 所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询...，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown) 那么上面语句就可以采用这种方式来处理： SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18...选择使用严格模式 Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询 比如： 对于分区表，除非WHERE语句中含有分区字段过滤条件来限制数据范围，否则不允许执行，也就是说不允许扫描所有分区
DISTINCT col) 02.小文件会造成资源的过度占用以及影响查询效率 原因： 众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper...，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费 解决方案： 在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号 04.不要在表关联后面加WHERE条件 原因： 比如以下语句： SELECT...解决方案： 采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量 谓词下推的解释： 所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询...，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown) 那么上面语句就可以采用这种方式来处理： SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18...个数 原因： 过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源 有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题
SparkSql 中外连接查询中的谓词下推规则 动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。...当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。...1.静态数据集分区谓词下推执行 下面sql 是为例 SELECT * FROM Sales WHERE day_of_week = ‘Mon’ 该语句执行有两种可能： 1) .全表扫描，然后过滤。...假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。 ? 这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。...上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后在scan计算，显然这样做很浪费性能。
存储 列示存储 数据按列连续存储，按需读取 多种编码方式和自适应编码 在编码基础上基于Lz4算法进行压缩 1:8数据压缩比 存储编码方式 文件格式 多副本存储，自动数据迁移、副本均衡...大量优化Join算子，以Runtime Filter为例 为连接列生成过滤结构并下推，减少需要传输和对比的数据量。...谓词下推： 谓词下推至存储引擎，利用索引进行数据过滤。 代价优化CBO Join Reorder 自动调整Join顺序，降低中间数据集大小。...通过提前聚合显著提升查询性能 Duplicate Key明细模型，不提前聚合、实现快速排序 同时支持星型模型/雪花模型/宽表模型 导入 Broker Load HDFS或所有支持S3协议的对象存储...资源隔离 同时支持节点和查询级别的资源划分 一套集群同时支持在线离线查询，解决资源抢占问题 多用户对集群资源更合理的划分
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