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Impala的查詢優化策略有哪些

發布時間:2024-05-21 14:59:09 來源:億速云 閱讀:96 作者:小樊 欄目:大數據
  1. Predicate Pushdown:將謂詞下推到數據源上,減少數據的傳輸量和處理量。

  2. Partition Pruning:利用分區信息來排除不必要的分區,減少掃描的數據量。

  3. Predicate Elimination:通過推斷謂詞的真值來消除無效的謂詞,減少查詢的復雜度。

  4. Join Reordering:優化連接操作的順序,使得查詢執行效率更高。

  5. Column Pruning:只選擇需要的列進行查詢,減少數據傳輸和處理開銷。

  6. Statistics Collection:收集表的統計信息,提高查詢優化器的準確性和效率。

  7. Cost-based Optimization:基于代價模型來選擇最優的執行計劃,以減少查詢的執行時間和資源消耗。

  8. Index Selection:選擇合適的索引來執行查詢,減少數據的掃描量和提高查詢性能。

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