18、数据查询优化与管道编排服务详解

数据查询优化与管道编排服务详解

1. 数据查询优化的重要性

在生产环境中，越来越多的应用依赖于数据查询的性能。优化这些查询对于应用性能和终端用户的响应能力至关重要。同时，数据产品的开发在模型创建期间需要交互式的临时查询，更快的查询运行速度能在探索阶段带来显著益处。目前，工程团队每周会审查生产中消耗资源最多和运行时间最长的前 10 个查询，然后针对这些查询进行优化，与数据用户合作，必要时重写查询。

2. 减少优化时间

优化查询所需的时间由多个任务组成，这些任务可分为三个方面：
- 聚合监控统计信息
- 分析监控数据
- 根据分析结果采取纠正措施

2.1 聚合统计信息

为了全面了解查询性能，需要在软件栈的所有层收集统计信息，包括：
- 基础设施级（计算、存储、网络、内存）性能
- 操作系统健康状况
- 资源管理器的容器级统计信息
- 查询集群资源分配和利用率
- 文件访问
- 管道和应用程序性能

监控细节以性能计数器和日志的形式记录和维护，用于历史趋势和异常分析。此外，还会记录配置和数据模式的变更管理，以帮助调试问题。然而，聚合统计信息是一项艰巨的任务，需要管理来自不同层的各种性能计数器和日志消息格式，并且统计信息是使用需要解释和随软件版本升级更新的 API 收集的。

2.2 分析统计信息

聚合的统计信息需要进行分析，以确定对提高查询性能最有效的调整参数和优化方法。不同的查询需要不同的分析方法，需要分析当前状态并关联软件栈不同层的统计信息。例如，不同的工作负载对不同的参数调整反应不同：