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1、组件层面,根据需求选择合适的数据库和查询模式存储数据。
2、存储层面,根据需求选择合适的数据存储格式,如ORC、Parquent等,并且对数据进行压缩或列存;对于频繁执行且结果集不经常变化的查询,可以考虑使用缓存机制,如内存缓存或查询结果缓存。
3、表层面,对表进行分区分桶存储,分区数和分桶数是需要考虑的问题;创建索引可以起到加速查询效果,但是不要创建过多的索引,索引过多会影响写入性能,并增加存储开销。
4、SQL层面,善于使用SQL EXPLAIN、统计信息和日志,优化SQL语句结构,避免不必要的复杂性。比如,尽量减少子查询的使用,考虑使用JOIN代替,使用谓词下推,行列裁剪,等价变换,预聚合等。
5、执行层面,基于数据库,尽可能使用其并行处理能力,充分发挥硬件资源的性能。
6、监控层面,持续监控SQL性能,识别慢查询,并针对性地进行优化;使用数据库提供的性能分析工具和日志来帮助定位问题。
2、存储层面,根据需求选择合适的数据存储格式,如ORC、Parquent等,并且对数据进行压缩或列存;对于频繁执行且结果集不经常变化的查询,可以考虑使用缓存机制,如内存缓存或查询结果缓存。
3、表层面,对表进行分区分桶存储,分区数和分桶数是需要考虑的问题;创建索引可以起到加速查询效果,但是不要创建过多的索引,索引过多会影响写入性能,并增加存储开销。
4、SQL层面,善于使用SQL EXPLAIN、统计信息和日志,优化SQL语句结构,避免不必要的复杂性。比如,尽量减少子查询的使用,考虑使用JOIN代替,使用谓词下推,行列裁剪,等价变换,预聚合等。
5、执行层面,基于数据库,尽可能使用其并行处理能力,充分发挥硬件资源的性能。
6、监控层面,持续监控SQL性能,识别慢查询,并针对性地进行优化;使用数据库提供的性能分析工具和日志来帮助定位问题。
发布于:2个月前 (02-08) IP属地:四川省
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