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(1) 数据读取 ①分区裁剪:使用时只读取需要的分区. ②列裁剪:读取操作(select、where、join、group by、sort by等),不读取不需要的列,减少IO消耗. (2) 数据筛选 ①分区先过滤,区分度大的字段先过滤. ②不在筛选字段上使用函数和表达式. (3) 分组聚合 ①使用窗口函数…1 SQL优化
(1) 数据读取 ①分区裁剪:使用时只读取需要的分区. ②列裁剪:读取操作(select、where、join、group by、sort by等),不读取不需要的列,减少IO消耗. (2) 数据筛选 ①分区先过滤,区分度大的字段先过滤. ②不在筛选字段上使用函数和表达式. (3) 分组聚合 ①使用窗口函数时,排序键区分度大的放在前面. ②数据量大时,用group by替代distinct. (4) join ①减少不必要的关联字段. ②关联字段有用函数等处理时,可先处理好字段再关联. ③关联键区分度大的先执行. ④多表关联时,能减少数据量的表先关联. (5) 索引 合理设置索引,再使用时避免索引失效. (6) 整体 ①将复杂查询分解为多个简单查询. ②将重复计算的结果存储在变量或临时表中. 2 结构优化
(1) 字段 ①减少单表字段数. ②整数尽量用短的类型. ③可用枚举或者整数代替字符串类型. 3 资源优化 ①调整内存参数:如缓冲池大小、缓存大小等. ②调整连接池:优化数据库连接池的大小和配置. 4 针对性优化
优化MySQL从单表到高阶策略的全方位优化指南-CSDN博客https://blog.csdn.net/weixin_43875878/article/details/125927373Hive_优化/问题-CSDN博客文章浏览阅读2次。①除了需要导入数据表使用textfile外,表的存储格式使用orc 和 parquet.https://blog.csdn.net/weixin_43875878/article/details/145882724
