Flink SQL查询一亿条数据，性能怎么优化？

可以从以下几个方面入手：

数据分区：将数据按照某个字段分区，尽量让每个分区的数据量不超过1GB。这样可以减少每个查询任务需要处理的数据量，提高查询效率。

数据倾斜：数据倾斜会导致某些节点的负载过高，影响整个查询任务的性能。可以通过数据预处理、数据倾斜检测和数据重分布等手段来解决数据倾斜问题。

索引优化：创建合适的索引可以大大提高查询效率。在 Flink SQL 中，可以通过使用 Flink SQL 的索引支持来创建索引。同时，还可以使用阿里云 MaxCompute 等工具进行索引优化。

查询优化：通过合理的查询方式和 SQL 语句优化来提高查询效率。比如，可以尽量避免使用子查询和嵌套查询，使用 JOIN 操作时应该选择适合数据分布的 JOIN 算法等。

硬件优化：优化查询任务所在机器的硬件配置，比如增加 CPU 核数、内存、网络带宽等。

并行度优化：调整查询任务的并行度，尽量让查询任务在多个节点上并行执行，提高查询效率。

需要注意的是，上述优化方案并不是适用于所有场景的，需要根据实际情况进行调整。同时，对于特别复杂的查询，可能需要采用多个方案组合使用才能达到最优的性能优化效果。