际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代码和优化后的执行代价之和时，利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值，当执行估算代价大于该代价时，使用LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～INT_MAX 默认值：10000

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enable_fast_query_shipping to off; enable_hashagg=on 控制优化器对Hash聚集规划类型的使用。 enable_hashjoin=on 控制优化器对Hash连接规划类型的使用。 enable_mergejoin=on 控制优化器对融合连接规划类型的使用。

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enable_material 参数说明：控制优化器对实体化的使用。消除整个实体化是不可能的，但是可以关闭这个变量以防止优化器插入实体节点。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。 off表示不使用。 默认值：on enable_mergejoin 参数说明：控制优化器对融合连接规划类型的使用。

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。 参数类型：USERSET 取值范围：布尔型 on表示使用。

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要启动聚合算法优化，在Spark客户端的“spark-defaults.conf”配置文件中进行设置。 表1 参数介绍 参数 描述 默认值 spark.sql.codegen.aggregate.map.twolevel.enabled 是否开启聚合算法优化： true：开启 false：不开启

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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Hive Join数据优化 操作场景 使用Join语句时，如果数据量大，可能造成命令执行速度和查询速度慢，此时可进行Join优化。 Join优化可分为以下方式： Map Join Sort Merge Bucket Map Join Join顺序优化 Map Join Hive的Map

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('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON' ) 优化后样例如下所示： select sum(l_extendedprice* (1 - l_discount))

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Hive Group By语句优化 操作场景 优化Group by语句，可提升命令执行速度和查询速度。 Group by的时候， Map端会先进行分组， 分组完后分发到Reduce端， Reduce端再进行分组。可采用Map端聚合的方式来进行Group by优化，开启Map端初步聚合，减少Map的输出数据量。

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('AIR', 'AIR REG') and l_shipinstruct = 'DELIVER IN PERSON' ) 优化后样例如下所示： select sum(l_extendedprice* (1 - l_discount))

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Datasource表优化 操作场景 将datasource表的分区消息存储到Metastore中，并在Metastore中对分区消息进行处理。 优化datasource表，支持对表中分区执行增加、删除和修改等语法，从而增加与Hive的兼容性。 支持在查询语句中，把分区裁剪并下压

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基因查询优化器 介绍基因查询优化器相关的参数。基因查询优化器（GEQO）是一种启发式的查询规划算法。这个算法减少了对复杂查询规划的时间，而且生成规划的开销有时也小于正常的详尽的查询算法。 geqo 参数说明：控制基因查询优化的使用。该参数可在PDB级别设置。 参数类型：布尔型 参数单位：无

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好地方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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seq_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次顺序磁盘页面抓取的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0～10000。 默认值：1 random_page_cost 参数说明：设置优化器计算一次非顺序抓取磁盘页面的开销。 参数类型：USERSET 取值范围：浮点型，0～10000。

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际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代码和优化后的执行代价之和时，利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值，当执行估算代价大于该代价时，使用LLVM优化。 参数类型：USERSET 取值范围：整型，0～INT_MAX 默认值：10000

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优化器方法配置 这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器为特定的查询选择的缺省规划并不是最优的，可以通过使用这些配置参数强制优化器选择一个不同的规划来临时解决这个问题。更好的方法包括调节优化器开销常量、手动运行ANALYZE、增加配置参数default_

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设置方式：该参数属于USERSET类型参数，请参考表1中对应设置方法进行设置。 设置建议：较大的数值使优化器倾向于选择索引扫描，较小的数值使优化器倾向于选择全表扫描。一般情况下，可以设为shared_buffers大小的1/2，较为激进地，可以设为shared_buffers大小的3/4。内存充足的情况下，该值越大性能越优。

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参数说明：由于LLVM编译生成最终的可执行机器码需要一定时间，因此只有当实际执行的代价大于编译生成机器码所需要的代价和优化后的执行代价之和时，利用代码生成才有收益。codegen_cost_threshold标识代价的阈值，当执行估算代价大于该代价时，使用LLVM优化。codegen使用执行算子

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Kafka性能优化 Kafka性能优化 优化客户端配置 生产者配置建议 可参考配置建议。 消费者配置建议 参数 推荐值 说明 max.poll.records 500 消费者一次能消费到的最大消息数量，默认为500，如果每条消息处理时间较长，建议调小该值，确保在max.poll.interval

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集群服务部署规划 服务规模与业务容量参数配置对照表 Spark作为内存计算引擎，需要更多的内存和CPU。用户在规划规格时，应根据当前的业务容量和增长速度，规划合理的内存和CPU资源，特别需要关注以下几点： 当程序运行在yarn-client模式下时，需要关注在driver端汇聚

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优化查询性能概述 性能调优是数据库应用开发和迁移过程中的关键步骤，在整个项目实施过程中占据很大的份量。通过性能调优可以提高数据库的资源利用率，降低业务成本，还可以大大降低应用系统的运行风险，提高系统稳定性，给客户带来更大的价值。 SQL调优的唯一目的是“资源利用最大化”，即CPU

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