18、Amazon Redshift：查询优化与机器学习应用

Amazon Redshift：查询优化与机器学习应用

一、Amazon Redshift 查询优化

1.1 代码编译与缓存

Amazon Redshift 会为每个查询执行计划生成并编译代码，同时将这些信息进行缓存，以便后续调用。首次生成和编译代码时会产生一定的开销，但编译后的代码段会在集群本地和一个几乎无限制的缓存中进行缓存，并且该缓存会在集群重启后依然存在。后续执行相同的查询时，由于可以跳过编译阶段，因此运行速度会更快。

1.2 查询分析

当查询执行时间超过预期时，需要找出并解决可能影响查询性能的问题。有时，一个本应快速执行的查询可能会因为另一个长时间运行的查询而被迫等待。在这种情况下，可以通过为不同类型的查询创建和使用查询队列来提高整体系统性能。具体操作步骤如下：
1. 分析查询性能瓶颈，确定是否存在长时间运行的查询影响其他查询。
2. 根据查询类型和业务需求，创建不同的查询队列。
3. 将相应的查询分配到合适的查询队列中。

1.3 查询警报审查

使用 STL_ALERT_EVENT_LOG 系统表来识别和纠正查询中可能存在的性能问题。该表会捕获查询的潜在问题，并提供解决警报的建议方案。操作步骤如下：
1. 执行以下 SQL 查询来查看警报信息：

SELECT * FROM STL_ALERT_EVENT_LOG;

2. 根据查询结果，分析潜在问题，并参考建议方案进行优化。