大数据计算MaxCompute通过外部表方式访问holo，这个怎么去解决？
大数据计算MaxCompute通过外部表方式访问holo，当数据量达到3000万条左右，直接select*查询特别慢，这个怎么去解决？
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走直读试试。https://help.aliyun.com/zh/maxcompute/user-guide/hologres-foreign-tables?spm=a2c4g.11174283.0.i1#section-fu1-iyy-ibu ，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”
2024-01-23 09:04:12赞同 展开评论 打赏 -
面对过去，不要迷离；面对未来，不必彷徨；活在今天，你只要把自己完全展示给别人看。要解决MaxCompute通过外部表方式访问Hologres时，数据量达到3000万条左右导致查询速度慢的问题，您可以考虑以下几种优化方法：
- 分区查询：针对大表进行查询时，尽量使用分区键来减少扫描的数据量。您可以在创建外部表时定义分区键，然后在查询时指定分区条件，这样可以显著提高查询效率。
- 投影查询：避免使用
SELECT *这样的查询，而是只选择需要的列。这样可以减少数据传输的量，提高查询速度。 - 使用索引：检查是否已经在Hologres表中创建了适当的索引，特别是对于经常作为查询条件的列。索引可以加速数据的检索速度。
- 调整Spark配置：如果您是通过MaxCompute Spark访问Hologres，可以尝试调整Spark的配置参数，如增加executor数量、内存大小等，以提高并发处理能力。
- 优化SQL语句：对SQL查询语句进行优化，比如使用内连接代替外连接、使用EXISTS代替IN等，这些都可以提高查询效率。
- 数据抽样：如果查询不需要全量数据，可以考虑使用数据抽样的方式，先对小部分数据进行分析，以此来估算整体情况。
- 监控和调优：监控查询执行计划和性能指标，根据监控结果对查询计划进行调整，比如重新排列JOIN顺序、使用子查询等。
总之，通过上述方法，您应该能够提高大数据计算MaxCompute访问Hologres时的查询效率。同时，建议查阅MaxCompute和Hologres的官方文档，了解更多针对性的优化建议。
2024-01-22 21:02:51赞同 展开评论 打赏
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