DataWorks中全表group by优化方案是什么？

在DataWorks中，针对全表 GROUP BY 的优化方案可以从以下几个方面入手，结合知识库中的相关资料进行详细说明：

1. 使用中间表减少数据量

• 背景：当需要对全表进行 GROUP BY 操作时，直接操作大表可能导致性能瓶颈。通过引入中间表，可以有效减少计算的数据量。
• 实现方式：
  • 创建一个中间表，存储经过初步聚合后的结果。
  • 在后续的查询中，基于中间表进行进一步的 GROUP BY 操作。

• 示例：

  -- 中间表创建与初步聚合
  CREATE TABLE intermediate_table AS
  SELECT item_id, COUNT(DISTINCT visitor_id) AS uv, SUM(pv) AS pv
  FROM mds_itm_vsr_xx
  WHERE ds <= '${bdp.system.bizdate}'
    AND ds >= to_char(dateadd(to_date('${bdp.system.bizdate}','yyyymmdd'),-29,'dd'),'yyyymmdd')
  GROUP BY item_id;
  
  -- 基于中间表的进一步聚合
  SELECT item_id, SUM(uv) AS total_uv, SUM(pv) AS total_pv
  FROM intermediate_table
  GROUP BY item_id;
  

• 优势：通过减少原始表的扫描范围和数据量，显著提升查询性能。

2. Hash Clustering 表优化

• 背景：Hash Clustering 是一种表设计优化技术，通过将数据按照指定列的哈希值分散到不同的 Bucket 中，能够实现 Bucket Pruning 和聚合优化。
• 实现方式：
  • 使用 ALTER TABLE 或 CREATE TABLE 语句将表转换为 Hash Clustering 表。
  • 选择重复键值较少的列作为 Hash Key。
• 示例：

  ALTER TABLE table_name CLUSTERED BY (item_id) INTO 32 BUCKETS;
  

• 限制：
  • 不支持 INSERT INTO，仅支持 INSERT OVERWRITE。
  • 数据导入需通过 INSERT OVERWRITE 完成，无法直接使用 tunnel upload。
• 优势：通过减少数据扫描范围和优化存储结构，提升 GROUP BY 查询效率。

3. 增量累计方式优化长周期指标

• 背景：对于需要计算多天数据的场景（如最近30天的 UV），传统方法每次都需要读取 N 个分区的数据，导致性能下降。采用增量累计方式可以有效减少读取次数。
• 实现方式：
  1. 维护一张维表 A，记录买家和店铺的购买关系、第一次购买时间、最近一次购买时间等信息。
  2. 每天使用最近一天的支付明细日志更新维表 A。
  3. 计算老买家数量时，判断最近一次购买时间是否在 30 天内。

• 示例：

  -- 更新维表 A
  INSERT OVERWRITE TABLE buyer_shop_relation
  SELECT item_id, buyer_id, MIN(first_purchase_time), MAX(last_purchase_time)
  FROM user_purchase_detail
  WHERE ds = '${bdp.system.bizdate}'
  GROUP BY item_id, buyer_id;
  
  -- 计算老买家数量
  SELECT item_id, COUNT(buyer_id) AS old_buyer_count
  FROM buyer_shop_relation
  WHERE last_purchase_time >= to_char(dateadd(to_date('${bdp.system.bizdate}','yyyymmdd'),-29,'dd'),'yyyymmdd')
  GROUP BY item_id;
  

• 优势：通过压缩多天数据为单一分区，减少读取次数，提高性能。

4. 利用 GROUPING SETS、CUBE 和 ROLLUP 扩展功能

• 背景：GROUPING SETS、CUBE 和 ROLLUP 是 GROUP BY 的扩展功能，可以在一次查询中生成多个分组结果，避免多次查询。
• 实现方式：
  • 使用 GROUPING SETS 指定多个分组维度。
  • 使用 CUBE 生成所有可能的分组组合。
  • 使用 ROLLUP 生成层次化的分组结果。

• 示例：

  -- 使用 GROUPING SETS
  SELECT origin_state, origin_zip, destination_state, SUM(package_weight)
  FROM shipping
  GROUP BY GROUPING SETS (
      (origin_state),
      (origin_state, origin_zip),
      (destination_state)
  );
  
  -- 使用 CUBE
  SELECT origin_state, destination_state, SUM(package_weight)
  FROM shipping
  GROUP BY origin_state, destination_state WITH CUBE;
  
  -- 使用 ROLLUP
  SELECT request_method, status, COUNT(*) AS PV
  FROM logs
  GROUP BY ROLLUP (request_method, status);
  

• 优势：通过一次查询生成多种分组结果，减少查询次数，提升分析效率。

5. 字段热度分析与访问统计优化

• 背景：通过分析表的字段热度和访问统计，可以识别高频使用的字段，并针对性地优化存储和查询。
• 实现方式：
  • 查看表的字段热度明细，了解哪些字段在 WHERE、SELECT、JOIN、GROUP BY 中被频繁使用。
  • 针对高频字段，考虑将其拆分为单独的表或添加索引。
• 示例：

  -- 查看字段热度明细
  SELECT field_name, operation_type, access_count
  FROM table_field_statistics
  WHERE table_name = 'your_table_name';
  

• 优势：通过优化高频字段的存储和查询路径，提升整体性能。

6. 拉链表优化存储消耗

• 背景：拉链表是一种特殊的数据存储方式，适用于需要保留历史状态的场景。通过合理使用拉链表，可以减少存储消耗。
• 实现方式：
  • 在表设计阶段，明确需要保留的历史状态字段。
  • 使用拉链表记录每条记录的有效时间段。
• 示例：

  -- 创建拉链表
  CREATE TABLE zip_table (
      item_id STRING,
      start_date STRING,
      end_date STRING,
      value DOUBLE
  );
  

• 优势：通过减少冗余数据存储，降低存储成本。

总结

以上方案涵盖了从表设计、数据分布优化到查询逻辑改进的多个层面，能够有效提升 DataWorks 中全表 GROUP BY 的性能。根据实际业务需求，可以选择适合的优化策略，或结合多种方法以达到最佳效果。