hive sql物理执行计划和逻辑执行计划的优化规则

hive sql物理执行计划和逻辑执行计划的优
化规则
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库解决方案，它提供了类似于SQL查询的方式来处理存储在Hadoop集群中的大规模数据。

Hive SQL 的执行计划是将SQL查询转换为一系列物理操作的详细计划。

这个计划决定了数据在集群上的处理方式，包括数据的读取、过滤、聚合等操作。

在Hive中，有两种类型的执行计划：逻辑执行计划和物理执行计划。

逻辑执行计划是指将SQL查询转换为一系列逻辑操作的计划。

它描述了查询的逻辑结构和操作顺序，而不考虑物理存储和执行方式。

逻辑执行计划是Hive优化器的输入，它负责将逻辑执行计划转换为物理执行计划。

逻辑执行计划的优化规则是为了改进查询性能而对逻辑计划进行的一系列优化。

以下是一些常见的逻辑执行计划优化规则：
1.谓词下推（Predicate Pushdown）：将过滤操作在数据源上推。

这样可以尽早地过滤掉不满足查询条件的数据，减少数据的传输和处
理开销。

2.列剪裁（Column Pruning）：仅选择查询结果中需要的列，减
少数据的传输和处理开销。

这可以通过在逻辑执行计划中删除不需要
的投影操作来实现。

3.合并相邻的操作（Merger Adjacent Operations）：将相邻的
相同操作合并为一个操作，减少操作的数量和数据的传输开销。

例如，将多个相邻的投影操作合并为一个投影操作。

4.等值连接优化（Equi-Join Optimization）：如果连接操作中
使用了等值连接条件，可以优化连接的顺序和方式。

例如，将连接操
作转换为MapJoin操作，通过加载连接表到内存中来加速查询。

5.子查询优化（Subquery Optimization）：优化子查询的执行方式，将复杂的子查询转换为更简单的查询，提高查询性能。

物理执行计划是指将逻辑执行计划转换为一系列具体的物理操作
的计划。

物理执行计划考虑了数据的存储方式、数据分布和计算资源
等因素，以选择最优的编码、存储和执行方式来处理查询。

物理执行计划的优化规则是为了提高查询性能而对物理计划进行
的一系列优化。

以下是一些常见的物理执行计划优化规则：
1.数据本地化（Data Localization）：将数据存储在计算节点的
本地磁盘上，减少数据的传输和网络开销。

2.数据合并（Data Coalescence）：将多个小规模的数据块合并
为一个较大的数据块，减少数据的传输和存储开销。

3.数据压缩（Data Compression）：对数据进行压缩，减少数据
的存储和传输开销。

4.查询重写（Query Rewrite）：根据数据的分布和存储方式，对
查询进行重写，以更好地利用存储和计算资源来加速查询。

5.并行执行（Parallel Execution）：将查询划分为多个子任务，并行处理，充分利用计算资源来提高查询性能。

总结起来，Hive SQL的物理执行计划和逻辑执行计划的优化规则是为了提高查询性能而进行的一系列优化。

逻辑执行计划优化规则主要侧重于改进查询的逻辑结构和操作顺序，减少数据的传输和处理开销；物理执行计划优化规则主要侧重于根据存储和计算资源的特点，选择最优的存储和执行方式，以加速查询。

通过这些优化规则，Hive 可以高效地处理大规模数据，并提供快速的查询性能。