Azure Synapse Dedicated SQL Pool执行计划的步骤对应于查询优化器执行给定SQL查询的部分和优化策略

通过仔细查看和优化执行计划和基础数据库架构，可以显著提高Azure Synapse Dedicated SQL Pool中的查询性能。SQL语句的每个部分都对应执行计划中的具体步骤。

执行计划中的步骤和对应的SQL查询部分：

1. 扫描操作：

   • SQL 语句：** 'FROM ’ 或 'JOIN ’
   • 执行计划：执行计划以 Scan 运算符开头，该运算符可以是 聚集索引扫描、表扫描或 分段表扫描（适用于分布式表）。
   • 描述： 数据库扫描相关表（或索引）以查找与查询条件匹配的数据。
   • 优化提示： 确保表以最佳方式分布（例如，对于大型表进行哈希分布），以避免在大型分布式环境中效率低下的全表扫描。

2. 筛选操作：

   • SQL 语句：** 'WHERE ’
   • 执行计划： 这对应于 过滤器 运算符。
   • 描述：查询引擎应用 WHERE 子句中指定的过滤条件，以减少扫描返回的数据。
   • 优化提示： 确保 ‘WHERE’ 子句中的谓词尽可能具有选择性。对经常筛选的列进行索引或分区可以加快此过程。

3. Join 操作：

   • SQL 语句：** ‘JOIN’ （例如，‘INNER JOIN’， ‘LEFT JOIN’）
   • 执行计划：执行计划可能包括 Hash Join、Merge Join 或 Nested Loops Join。
   • 描述： 联接用于根据相关列合并两个或多个表中的行。

• 哈希联接 通常用于大型数据集。
  • 在对数据进行排序时使用 Merge Join 。
  • 嵌套循环连接 用于小型数据集或一侧非常小时。
  • 优化提示： 考虑 join 顺序，如果可能，请在 join 之前过滤数据。此外，请确保表分布适当，以最大程度地减少数据移动。

4. 排序操作：

   • SQL 语句：** 'ORDER BY ’
   • 执行计划： 这对应于 Sort 运算符。
   • 描述： 根据 ‘ORDER BY’ 子句中提到的列对数据进行排序。
   • 优化提示： 避免在大型数据集中进行不必要的排序。如果需要排序，请考虑在已排序的列上使用索引。

5. 聚合：

   • SQL 语句：‘GROUP BY’， ‘COUNT（）’， ‘SUM（）’， ‘AVG（）’ 等。
   • 执行计划：这对应于 聚合 运算符。
   • 描述：根据分组条件对数据进行聚合。此操作需要数据随机排序，并且在分布式系统中可能很昂贵。
   • 优化提示： 如果可能，请预先聚合数据，或使用索引视图来加速聚合。

6. Projection操作：

   • SQL 语句：** 'SELECT ’
   • 执行计划：这与 Project** 运算符相对应。
   • 描述：从结果集中选择特定列，并丢弃其他列。
   • 优化提示： 将所选列限制为仅查询所需的列，以减少 I/O 并提高性能。

7. Exchange/Distribution：

   • SQL 语句：通常隐式，例如在联接、聚合或大型扫描期间。
   • 执行计划： 这对应于 Exchange 运算符，它表示跨分配的数据移动。
   • 描述： 来自不同节点的数据需要在系统内进行 shuffle 以进行 join 和 aggregation 等操作，这可能会导致延迟。

• 优化提示： 优化表分布（例如，在 Join 键上对大型表进行哈希分配）以最大限度地减少数据移动。

8. Segmented Table Scans（适用于分布式表）:
   • SQL 语句：** ‘FROM <distributed_table>’
   • 执行计划： 这对应于 Segmented Table Scans。
   • 描述： 一种用于分布式表的特殊扫描运算符，其中数据跨分布单元（或节点）划分为多个段。
   • 优化提示： 确保数据分布均匀，避免倾斜。仔细考虑 hash distribution 键，以优化并行处理并减少数据随机排序。

Azure Synapse Dedicated SQL Pool的关键优化策略：

1. 表分布优化：

   • 为每个表选择合适的分配方法：
     • 哈希分配：用于键上频繁联接的大型事实表。
     • 循环分配： 对于较小、不经常联接的表或不存在自然键的情况非常有用。
     • 复制的表：可以在所有分配之间复制小型查找表，以消除联接期间移动数据的需要。

2. 索引：

   • 对于大型表，请确保使用适当的聚集列存储索引进行高效的数据检索。
   • 对于经常筛选或联接的列，应考虑使用非聚集索引。

3. 分区：

   • 根据频繁筛选或查询的列对大型表进行分区，以最大限度地降低扫描成本。
   • 分区修剪：确保在查询执行期间修剪分区以提高性能。

4. 列存储索引：

   • 使用 聚集列存储索引 来提高大型数据集的扫描和聚合性能。
   • 它们减少了 I/O 并提高了压缩率，这可以显著加快涉及大量数据的查询速度。

5. 最大限度地减少数据移动：

   • 通过仔细选择联接条件、分布并确保最大限度地减少数据随机排序，减少数据移动的需求。
   • 与需要在节点之间重新分配数据的哈希联接相比，广播联接（当一个表较小且被复制时）可能非常有效。

6. 优化查询模式：

   • 避免复杂子查询：将具有多个子查询的查询重构为联接或 CTE（公用表表达式）。
   • 限制不必要的列：避免使用 ‘SELECT *’，只请求必要的列。
   • 提前筛选：尽早在查询中应用筛选条件，以减少后期处理的数据量。

7. 批量查询和并行度：

   • 将大型查询划分为较小的批次，以实现更好的并行性。
   • 使用与查询模式一致的 分布和分区 策略来减少争用并改进并行处理。

8. 物化视图或索引视图：

   • 预先计算并存储在 具体化视图 中常用的聚合或联接，以加快检索速度。

9. 避免数据偏差：

   • 确保大型表均匀分布，以防止热点（需要处理的数据比其他节点多的节点）。