sql优化常用的几种方法

一、前言：SQL从提交到运行

当SQL代码在ODPS（阿里巴巴自主研发的大数据处理平台）上被提交后，会经过一系列的处理步骤，最终得到运行结果。这个过程主要包括SQL的优化，即对运行过程进行优化，主要表现在缩短运行时间和减少运行消耗成本。在正式进行任务优化之前，理解ODPS上SQL从提交到运行的整个链路是非常重要的。

二、ODPS简介

ODPS作为阿里巴巴的大数据处理平台，提供了对海量数据进行计算处理和分析的服务。它使用户无需了解数据计算存储的细节，可以直接进行数据查询和处理。

三、优化步骤与技巧

1. 查看Logview

进行SQL任务优化，首先需要读懂Logview。Logview展示了Fuxi Job Dag图、Fuxi Task和Fuxi Instance等信息，这些信息对于定位和解决问题非常关键。

2. Logview定位问题

通过Logview，可以定位到运行时长较长的Fuxi Instance，然后通过查看Input output、Long-Tails、Data-Skews等信息，判断是否存在数据膨胀、长尾、数据倾斜等问题。

3. 根据StdOut定位具体SQL片段

通过双击运行时间最长的Fuxi Task，展示出算子图，点击StdOut中对应的具体算子，即可定位到具体的SQL片段。

4. 常见SQL运行慢的原因

资源紧张，任务优先级比较低：通过logview的Fuxi Job Tag图和Queue Length等信息，可以判断资源情况并调整任务优先级。

参数设置不合理：通过调整map split块大小、join Task Instance和Reduce Task Instance数量等参数，可以优化任务运行。

SQL语句不当：优化SQL语句的执行顺序和条件，避免不必要的数据读取和计算。

数据倾斜：通过mapjoin hint语法、手动切分热点、设置skewjoin参数等方式处理数据倾斜。

数据计算量大：通过裁剪数据、提前group by去重等方式减少数据计算量。

5. SQL任务优化实战

大表join小表：使用Mapjoin Hint提示，提升join效率。

双重group by代替count distinct：当数据量大且去重计算对象键值分布较均匀时，可以使用双重group by来提升运行效率。

处理多重count distinct：使用TRANS_COLS函数将一行变多行进行计算，然后再进行聚合。

临时表较大：根据业务特性或需求将临时表进行拆分，避免资源等待而耗时。

合理采用UDF函数：利用适当的UDF函数可以节省运行时长，但需要注意避免过度循环或未充分利用并行处理能力的情况。

Hash分桶优化：在涉及大数据集的join操作时，使用Hash分桶技术可以预处理数据并减少后续连接操作时的数据扫描范围，提升处理效率。

四、结语

在大数据处理和分析场景下，数据治理和SQL优化是提升性能和效率的关键。本文通过详细解释ODPS的特性和SQL优化的步骤与技巧，希望能为实际业务中的数据处理提供帮助。欢迎大家交流和讨论，共同提升数据处理能力。