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数据仓库慢查询定位与性能优化

📚 共计 30 章节
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第1章
慢查询的本质
什么是慢查询？为什么会出现慢查询？慢查询对业务的影响。
基础诊断
第2章
数据仓库建模基础
星型模型、雪花模型、星座模型的选择与对比。
建模范式
第3章
维度建模实战
缓慢变化维（SCD）类型1、2、3的实现与性能权衡。
维度SCD
第4章
事实表设计
事务事实表、周期快照事实表、累积快照事实表的应用场景。
事实表快照
第5章
分区策略
日期分区、范围分区、列表分区在数仓中的最佳实践。
分区性能
第6章
分桶与聚簇
Hive/Spark中的分桶表设计，如何利用分桶避免全表扫描。
分桶聚簇
第7章
索引优化
B+树索引、位图索引、倒排索引在OLAP场景下的选择。
索引OLAP
第8章
物化视图
什么是物化视图？如何用物化视图预计算加速查询？
物化视图预计算
第9章
数据倾斜
Join倾斜、Group By倾斜的根因分析与解决方案。
倾斜调优
第10章
SQL优化技巧
谓词下推、投影下推、Join顺序优化。
SQL下推
第11章
执行计划解读
如何读懂Spark/Hive的执行计划，找到性能瓶颈。
执行计划瓶颈
第12章
数据压缩
Snappy、Zstd、Parquet、ORC格式的选择与压缩比调优。
压缩格式
第13章
列式存储
为什么列存对分析型查询友好？行存与列存的对比实验。
列存行存
第14章
数据采样
大表查询时如何用采样快速验证结果。
采样验证
第15章
中间表策略
如何合理使用中间表/临时表减少重复计算。
中间表临时表
第16章
增量更新
全量更新 vs 增量更新的性能差异与实现方案。
增量更新
第17章
数据生命周期管理
冷热数据分离，归档策略对查询性能的影响。
生命周期归档
第18章
资源管理与调度
Yarn/Kubernetes资源分配对慢查询的影响。
资源调度
第19章
查询并发控制
如何通过限流、排队、优先级避免系统过载。
并发限流
第20章
缓存策略
Redis缓存、结果集缓存、元数据缓存的实战配置。
缓存Redis
第21章
数据倾斜进阶
自定义分区器、Salting技术解决极端倾斜。
Salting分区器
第22章
窗口函数优化
避免不必要的排序，使用Range/Row窗口的陷阱。
窗口函数排序
第23章
子查询与CTE
Common Table Expression的复用与性能提升。
CTE子查询
第24章
数据一致性
事务隔离级别对查询性能的影响。
隔离级别一致性
第25章
监控与告警
搭建慢查询日志系统，Prometheus + Grafana监控。
监控Prometheus
第26章
A/B测试
如何用实验验证优化效果，避免盲目调优。
A/B测试验证
第27章
数据建模反模式
过度规范化、过度宽表化的性能陷阱。
反模式陷阱
第28章
实时数仓场景
Flink + Kafka + ClickHouse的实时查询优化。
实时Flink
第29章
云原生数仓
Snowflake/Redshift/BigQuery的自动调优特性。
云原生自动调优
第30章
总结与实战案例
一个完整慢查询从发现到解决的复盘。
实战复盘