要提升扫描量大和插入量大的SQL性能,可以采取以下策略:
增加过滤条件:在查询中增加AND条件来减少需扫描的数据量。
优化现有过滤条件:调整现有条件以更有效地缩小数据范围。
检查过滤条件下推:确保所有可能的过滤条件都被下推至存储层执行,减少不必要的数据传输。
减少SELECT字段:仅选择必要的字段,避免扫描算子读取过多字段导致的磁盘I/O资源占用。
利用索引和分区:合理设计索引和分区策略,确保查询能够有效利用这些结构来减少扫描量。
分析执行计划:使用ADB MySQL的SQL诊断功能,查看执行计划的统计信息,定位扫描数据量大的Stage或算子,并针对性优化。
监控与调整:监控磁盘IO使用率,通过SQL列表了解查询的扫描数据情况,适时调整以减轻存储层压力。此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”
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