阿里云实时数仓Hologres性能调优

一、‌数据分布策略‌

1. ‌分区分桶设计‌
• 对高频查询字段（如时间、用户ID）进行分区，结合PARTITION BY和DISTRIBUTE BY实现双层剪枝，减少扫描数据量
• 按业务需求选择分桶列（如广告ID、商品ID），确保数据均匀分布，避免热点问题。
2. ‌Shard数调整‌

　　　　Shard数决定并行度，过少会导致资源利用率不足，过多则增加元数据管理开销。扩容后需根据实际负载调整Shard数。

• 根据集群规模动态调整Shard数量：

　　　　　　-- 创建新Table Group并设置Shard数
　　　　　　CREATE TABLEGROUP tg_ads WITH (shard_count = 64);

• 扩容后优先新建Table Group，而非修改原有表结构，避免元数据管理开销。

 

3. ‌统计信息更新‌

　　　　（1）收集表的行数、列基数、最大值/最小值、分桶分布等特征，确保优化器生成高效的执行计划（如JOIN顺序预估、内存开销计算）。

　　　　（2）在数据批量导入或大量INSERT/UPDATE/DELETE操作后，需手动执行ANALYZE <tablename>更新统计信息，避免因信息滞后导致执行计划错误。

         ANALYZE orders;  -- 更新行数、基数、最大值等关键信息

 

 

二、‌查询优化‌

1. ‌JOIN性能优化‌
• 优先选择Join条件列或Group By列作为分布列（Distribution Key），实现Local Join加速，通过SET hg_experimental_enable_adaptive_join=on开启自适应JOIN优化，减少跨节点数据传输。
• 启用Runtime Filter减少Shuffle数据量：

         SET runtime_filter_type = "IN,MIN_MAX";  -- 过滤无效关联数据

 

2. ‌执行计划调优‌
• 强制使用向量化引擎提升复杂计算效率：

         SET enable_vectorized_engine = true;

• 宽表查询时限制并行度，减少内存消耗：

         SET hg_experimental_max_num_record_batches_in_buffer = 7;

 

 

三、‌数据写入优化‌

1. ‌批量写入参数‌
• 调整Stream Load批次大小与并发度：

　　　　　　SET hg_experimental_query_batch_size = 1024;  -- 提升大批量写入效率
　　　　　　SET hg_experimental_dml_bulkload_dop = 2;     -- 控制写入并发，避免OOM

2. ‌资源隔离控制‌
• 限制MaxCompute外表查询并发度，防止影响核心业务：

　　　　　　SET hg_experimental_odps_executor_max_dop = 8;

 

四、‌外部表加速策略‌

1. ‌Serverless Computing‌
• 对MaxCompute外表查询启用Serverless资源隔离，提升稳定性：

　　　　　　SET hg_experimental_enable_serverless = on;  -- 避免占用实例自身资源

2. ‌HQE执行引擎‌
• 针对ORC格式MaxCompute表启用HQE引擎，查询性能提升30%~100%：

　　　　　　SET hg_experimental_enable_hqe = true;

 

调优效果验证工具

工具/方法	作用	适用场景
‌慢查询日志‌	定位耗时超过阈值的SQL	全业务监控
EXPLAIN ANALYZE	分析执行计划与实际资源消耗	复杂查询诊断
‌资源监控面板‌	实时查看CPU/内存/IO使用率	集群级性能瓶颈排查

‌优先级建议‌：

1. 优先优化数据分布（分区分桶不合理导致的热点）
2. 次优处理高频查询的JOIN逻辑与统计信息更新
3. 最后调整执行参数（向量化、并行度等）