sql调优的几种方式

你好，SQL优化的一些方法1.优化查询时，应尽量避免全表扫描。
您应该首先考虑在涉及的where和orderby列上创建索引。
2、避免对where子句中的字段进行空判断，否则引擎将放弃使用索引并进行全表扫描。
3.避免在where子句中使用!=或<>运算符，否则引擎将放弃使用索引并执行全表扫描。
4.避免在where子句中使用or来连接条件，否则引擎将放弃使用索引而执行全表扫描。
5、in和notin也要谨慎使用，否则会导致全表扫描。
6.以下查询也会导致全表扫描：selectidfromtwherenamelike'%abc%'7.尽量避免在where子句操作中对字段进行表达式，这会导致引擎停止使用索引并创建执行全表扫描扫描。
8.尽量避免对Where子句中的字段执行函数操作，因为这会导致引擎停止使用索引并执行全表扫描。
9、where子句中“=”左边不要进行任何函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统可能无法正确使用索引。
10、如果使用索引字段作为条件，且该索引是复合索引，则必须使用索引中的第一个字段作为条件，以保证系统使用该索引。
否则，不使用索引，应将其用作确保字段顺序尽可能与索引顺序匹配。

sparksql优化有哪些方法?

SparkSQL的性能调优方法主要包括在内存中缓存数据、配置连接策略、控制输出文件的数量、自适应查询执行以及使用提示描述等。
关于在内存中缓存数据，SparkSQL提供了以列格式缓存表的功能，通过spark.catalog.cacheTable(“tableName”)或dataFrame.cache()实现，可以大大提高性能。
同时，通过spark.catalog.uncacheTable("tableName")或dataFrame.unpersist()删除缓存。
“SparkSession.setConf”或“SQLrunSETkey=value”等配置选项可以自定义缓存方法。
连接策略提示（如BROADCAST、MERGE、SHUFFLE_HASH和SHUFFLE_REPLICATE_NL）用于指示Spark在连接两个关系时使用特定策略，以优化连接效率。
Spark优先考虑BROADCAST，然后是MERGE，然后是SHUFFLE_HASH，最后是SHUFFLE_REPLICATE_NL。
配置时，请注意，特定连接类型可能不支持所选策略。
合并提示用于控制输出文件的数量，类似于DatasetAPI的coalesce、repartition和repartitionByRange方法，有助于减少输出文件的数量并优化性能。
将分区数设置为合并请求的参数。
自适应查询执行（AQE）是SparkSQL中的一项优化技术，可以自动选择最高效的查询执行计划。
默认情况下，AQE从ApacheSpark3.2.0开始启用，并具有合并后合并分区以及将排序合并连接转换为广播连接等功能。
合并后的shuffle分区功能可以轻松调整shuffle分区的数量，避免因设置不正确而导致性能下降。
拆分扭曲的随机分区以及将排序合并连接转换为广播连接等功能也显着提高了性能。
提示为用户提供了建议SparkSQL使用特定方法来生成执行计划的能力。
包括连接策略、分区策略和合并技巧等。
通过结合上述方法并调整配置选项以适应特定的工作负载，可以有效优化SparkSQL性能。
例如，可以通过内存缓存、连接策略的优化、输出文件数量的控制、自适应查询执行技术的使用以及提示的合理使用来实现更高效的查询执行。