Spark 3.0 AQE及CBO的示例分析

Apache Spark 3.0的Adaptive Query Execution（AQE）和Cost-Based Optimization（CBO）是Apache Spark 3.0的新增功能，它们的目标是改善Spark SQL的性能和可伸缩性。AQE和CBO的示例分析可以帮助我们理解AQE和CBO的工作原理，以及它们能够解决的问题。

1、AQE的示例分析

AQE是Apache Spark 3.0中新增的一种查询优化技术，它可以根据当前查询的特性和数据集的特征，自适应地调整查询执行计划。AQE可以有效地改善查询性能，并减少查询的时间。

例如，给定一个简单的SQL查询：



此查询将从orders表中检索customer_id为1的所有记录。如果使用AQE，则会根据当前查询的特征和数据集的特征，自动调整查询执行计划，以获得最佳性能。

2、CBO的示例分析

Cost-Based Optimization（CBO）是Apache Spark 3.0中新增的一种查询优化技术，它可以根据查询中使用的表和索引，以及查询的复杂程度，从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划。

例如，给定一个简单的SQL查询：



此查询将从orders表中检索customer_id为1的所有记录。如果使用CBO，则会根据查询中使用的表和索引，以及查询的复杂程度，从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划，以获得最佳性能。

3、AQE和CBO的总结

AQE和CBO是Apache Spark 3.0中新增的查询优化技术，它们的目标是改善Spark SQL的性能和可伸缩性。AQE可以根据当前查询的特性和数据集的特征，自适应地调整查询执行计划，以获得最佳性能。CBO可以根据查询中使用的表和索引，以及查询的复杂程度，从多种可能的执行计划中选择最佳的执行计划，以获得最佳性能。AQE和CBO的示例分析可以帮助我们理解AQE和CBO的工作原理，以及它们能够解决的问题。