大数据SQL优化：原理与实践

杨国栋

计算机与互联网类型

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一本书讲透大数据SQL优化底层逻辑、解决方案和技巧。

内容简介

本书主要面向大数据初中级技术人员，期望帮大家深度理解大数据SQL优化原理，掌握SQL优化的落地实践方法，从而真正“玩转”大数据SQL优化技术，根据实际问题和需求设计出有针对性的提升SQL性能的解决方案。

本书共分为4篇，包括10章。

认知篇（第1章）主要面向初学者阐述为什么大数据计算或存储引擎发展至今最终选择SQL作为统一查询语言的原因及利弊，大数据SQL从业者目前面临的主要问题，以及调优的两个根本目标。

原理篇（第2章）以深入浅出的方式解读SQL的本质。为了降低读者理解的门槛，本篇还以Hive、Spark和Flink这三个主流的引擎为例，从源码的角度探索SQL执行背后的秘密。

实践篇（第3~9章）首先深入解读引擎查询优化器的两大优化策略——基于规则的优化和基于代价的优化的实现原理、示例和局限性，然后以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本，探索SQL优化（包括结构与参数调优、子查询优化、连接优化、聚合优化）的解决思路和方法论，并给出作者多年总结的一些“坑”。

案例篇（第10章）以实践篇的各种真实需求调优历程为基础，以点带面，以小明大，分享电商、金融、银行这三个典型行业的典型公司大数据SQL调优案例，还给出了内容平台数仓、查询高可用、实时性数仓等业务场景的解决方案。

作者简介

作者陈鹤，大数据专家和架构师，现任东南亚某电商公司大数据专家，曾就职于VIVO等大厂。长期从事大数据架构、实时数据仓库、流批一体与数据应用平台架构研发工作。在Hadoop、Spark、Flink等方面积累了丰富的经验。曾先后主导或参与了多个电商、金融领域的数据体系建设、疑难项目改造、数据平台架构设计与实现项目。数据之力技术丛书编委会委员，PowerData社区核心成员，拥有丰富的大数据相关写作和授课经验。