大数据SQL优化你有什么好的思路吗？

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。