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Impala的查詢優(yōu)化策略有哪些

發(fā)布時(shí)間：2024-05-21 14:59:09 來(lái)源：億速云 閱讀：89 作者：小樊 欄目：大數(shù)據(jù)

  1. Predicate Pushdown：將謂詞下推到數(shù)據(jù)源上，減少數(shù)據(jù)的傳輸量和處理量。

  2. Partition Pruning：利用分區(qū)信息來(lái)排除不必要的分區(qū)，減少掃描的數(shù)據(jù)量。

  3. Predicate Elimination：通過(guò)推斷謂詞的真值來(lái)消除無(wú)效的謂詞，減少查詢的復(fù)雜度。

  4. Join Reordering：優(yōu)化連接操作的順序，使得查詢執(zhí)行效率更高。

  5. Column Pruning：只選擇需要的列進(jìn)行查詢，減少數(shù)據(jù)傳輸和處理開(kāi)銷(xiāo)。

  6. Statistics Collection：收集表的統(tǒng)計(jì)信息，提高查詢優(yōu)化器的準(zhǔn)確性和效率。

  7. Cost-based Optimization：基于代價(jià)模型來(lái)選擇最優(yōu)的執(zhí)行計(jì)劃，以減少查詢的執(zhí)行時(shí)間和資源消耗。

  8. Index Selection：選擇合適的索引來(lái)執(zhí)行查詢，減少數(shù)據(jù)的掃描量和提高查詢性能。

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