做了两年数仓，积累的12条SQL调优技巧

本文是作者本人做数仓调优时，所经常使用的SQL调优技巧，这些“技巧”也是经过日常不断摸索、问题排查以及网络检索并且经过本人在线上大规模使用过的，对于下面这12条（不算多，但特别有用）调优小“技巧”，希望能帮助阅读本文的同学能够在日常编写分析语句时，提升任务执行的效率。

当然也希望你能谨记并养成一种调优习惯，那么无论对于工作还是面试都是有利无害。

请记住：在数据处理中，不怕数据量大，就怕数据倾斜（简单讲就是数据热点）！

01.请慎重使用COUNT（DISTINCT col）

问题原因：

distinct会将b列所有的数据保存到内存中，形成一个类似hash的结构，速度是十分的块；但是在大数据背景下，因为b列所有的值都会形成以key值，极有可能发生OOM

解决方案：

所以，可以考虑使用Group By 或者 ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY col)方式代替COUNT(DISTINCT col)

02.小文件会造成资源的过度占用以及影响查询效率

问题原因：

众所周知，小文件在HDFS中存储本身就会占用过多的内存空间，那么对于MR查询过程中过多的小文件又会造成启动过多的Mapper Task, 每个Mapper都是一个后台线程，会占用JVM的空间
在Hive中，动态分区会造成在插入数据过程中，生成过多零碎的小文件（请回忆昨天讲的动态分区的逻辑）
不合理的Reducer Task数量的设置也会造成小文件的生成，因为最终Reducer是将数据落地到HDFS中的
Hive中分桶表的设置

解决方案：

在数据源头HDFS中控制小文件产生的个数，比如

采用Sequencefile作为表存储格式，不要用textfile，在一定程度上可以减少小文件（常见于在流计算的时候采用Sequencefile格式进行存储）
减少reduce的数量(可以使用参数进行控制)
慎重使用动态分区，最好在分区中指定分区字段的val值

最好数据的校验工作，比如通过脚本方式检测hive表的文件数量，并进行文件合并合并多个文件数据到一个文件中，重新构建表

03.请慎重使用SELECT(*)

问题原因：

在大数据量多字段的数据表中，如果使用 SELECT * 方式去查询数据，会造成很多无效数据的处理，会占用程序资源，造成资源的浪费

解决方案：

在查询数据表时，指定所需的待查字段名，而非使用 * 号

04.不要在表关联后面加WHERE条件

原因：

比如以下语句：

SELECT * FROM stu as t LEFT JOIN course as t1ON t.id=t2.stu_idWHERE t.age=18;

请思考上面语句是否具有优化的空间？如何优化？

解决方案：

采用谓词下推的技术，提早进行过滤有可能减少必须在数据库分区之间传递的数据量

谓词下推的解释：

所谓谓词下推就是通过嵌套的方式，将底层查询语句尽量推到数据底层去过滤，这样在上层应用中就可以使用更少的数据量来查询，这种SQL技巧被称为谓词下推(Predicate pushdown)

那么上面语句就可以采用这种方式来处理：

SELECT * FROM (SELECT * FROM stu WHERE age=18) as t LEFT JOIN course AS t1 on t.id=t1.stu_id

05.处理掉字段中带有空值的数据

问题原因：

一个表内有许多空值时会导致MapReduce过程中,空成为一个key值,对应的会有大量的value值, 而一个key的value会一起到达reduce造成内存不足

解决方式：

1、在查询的时候，过滤掉所有为NULL的数据，比如：

create table res_tbl as select n.* from (select * from res where id is not null ) n left join org_tbl o on n.id = o.id;

2、查询出空值并给其赋上随机数,避免了key值为空（数据倾斜中常用的一种技巧）

create table res_tbl asselect n.* from res n full join org_tbl o on case when n.id is null then concat('hive', rand()) else n.id end = o.id;

06.设置并行执行任务数

通过设置参数 hive.exec.parallel 值为 true，就可以开启并发执行。不过，在共享集群中，需要注意下，如果 job 中并行阶段增多，那么集群利用率就会增加。

//打开任务并行执行

set hive.exec.parallel=true;

//同一个 sql 允许最大并行度，默认为 8

set hive.exec.parallel.thread.number=16;

07.设置合理的Reducer数量

原因：

过多的启动和初始化 reduce 也会消耗时间和资源
有多少个Reduer就会有多少个文件产生，如果生成了很多个小文件，那么如果这些小文件作为下一个任务的输入，则也会出现小文件过多的问题

解决方案：

Reducer设置的原则：

每个Reduce处理的数据默认是256MB

hive.exec.reducers.bytes.per.reducer=256000000

每个任务最大的reduce数，默认为1009

hive.exec.reducers.max=1009

计算reduce数的公式

N=min(每个任务最大的reduce数，总输入数据量/reduce处理数据量大小)

设置Reducer的数量

set mapreduce.job.reduces=n

08.JVM重用

JVM重用是Hadoop中调优参数的内容，该方式对Hive的性能也有很大的帮助，特别对于很难避免小文件的场景或者Task特别多的场景,这类场景大数据书执行时间都很短

Hadood的默认配置通常是使用派生JVM来执行map和reduce任务的，会造成JVM的启动过程比较大的开销，尤其是在执行Job包含有成百上千个task任务的情况。

JVM重用可以使得JVM实例在同一个job中重新使用N次，N的值可以在hadoop的mapred-site.xml文件中进行设置

mapred.job.reuse.jvm.num.tasks10

09.为什么任务执行的时候只有一个reduce？

原因：

使用了Order by （Order By是会进行全局排序）

直接COUNT(1),没有加GROUP BY，比如：

有笛卡尔积操作

SELECT COUNT(1) FROM tbl WHERE pt=’202109’

解决方案：

避免使用全局排序，可以使用sort by进行局部排序

使用GROUP BY进行统计，不会进行全局排序，比如：

SELECT pt,COUNT(1) FROM tbl WHERE pt=’202109’group by pt;

10.选择使用Tez引擎

Tez: 是基于Hadoop Yarn之上的DAG（有向无环图，Directed Acyclic Graph）计算框架。它把Ｍap/Reduce过程拆分成若干个子过程，同时可以把多个Ｍap/Reduce任务组合成一个较大的DAG任务，减少了Ｍap/Reduce之间的文件存储。同时合理组合其子过程，也可以减少任务的运行时间

虽然现在最新版本的Hive默认其实支持的Tez引擎，但是很多人或者大部分人往往还是希望用MR引擎，特别是在Tez报错，然后MR运行正常的时候

设置

hive.execution.engine = tez;

通过上述设置，执行的每个HIVE查询都将利用Tez

当然，也可以选择使用spark作为计算引擎

11.选择使用本地模式

有时候Hive处理的数据量非常小，那么在这种情况下，为查询出发执行任务的时间消耗可能会比实际job的执行时间要长，对于大多数这种情况，hive可以通过本地模式在单节点上处理所有任务，对于小数据量任务可以大大的缩短时间

可以通过

hive.exec.mode.local.auto=true

12.选择使用严格模式

Hive提供了一种严格模式，可以防止用户执行那些可能产生意想不到的不好的影响查询

比如：

对于分区表，除非WHERE语句中含有分区字段过滤条件来限制数据范围，否则不允许执行，也就是说不允许扫描所有分区
使用ORDER BY 语句进行查询是，必须使用LIMIT语句，因为ORDER BY 为了执行排序过程会将所有结果数据分发到同一个reduce中进行处理，强制要求用户添加LIMIT可以防止reducer额外的执行很长时间

严格模式的配置：