ETL调优的一些分享（下）（转载）

如在上篇文章《ETL调优的一些分享（上）》中已介绍的，ETL是构建数据仓库的必经一环，它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义，因此对它进行有效的调优将十分重要。ETL业务的调优可以从若干思路开展，上文我们已经介绍了其中三点，本文我们将再分享如下几点建议。

减少不必要的事务表的使用
减少事务性操作的窗口时间
从最影响总体性能的case开始分析
步骤迭代，直至最优

减少不必要的事务表的使用

由于ORC事务表读取和操作较慢，为确保执行效率，对于业务中不涉及事务操作的表，建议使用普通ORC表，而非ORC事务表。另外，必要时建议手动进行Major compact，可以减少因Delta文件过多导致的查询速度慢的问题。

Case Study：

该案例中的业务人员将此语句中临时表test_transaction_tmp建成了事务表。但是分析业务发现，test_transaction_tmp表仅仅进行了insert into和查询操作，并未进行update/delete/merge等事务性操作，完全可以用普通ORC表替代。替代后的读取速度会比事务ORC表快，并会减少因事务性操作带来的干扰。

减少事务性操作的窗口时间

Inceptor的事务性实现是基于表级锁，而非行级锁。所以在高并发业务场景下，减少事务性操作的互斥区域的执行时间就很重要。优化业务性能时应该优先考虑这部分的时间。

Case Study：SQL同上节。

由上述SQL可见，对于事务表test_transaction_target的事务操作，从语句“delete from default.test_transaction_target where 1=1;”开始，拿到表test_transaction_target的锁，直至commit语句执行完才会释放。所以高并发场景下就会遇到类似这种互斥区域带来的串行问题。为了减少因事务性功能的互斥实现导致的串行问题影响，需要重点优化从delete from语句开始，到commit语句结束，此窗口的SQL执行总时间，减少因串行带来的影响。

从最影响总体性能的Case开始分析

处理了前五步（包括上文的三步）的影响因素后，接下来对执行依然很慢的业务，需要从耗时的业务开始进行case by case的迭代分析。

首先通过Explain检查执行计划的合理性。如查看过滤下推是否成功，Join顺序是否合理等。对于过滤下推的检查，若处于未被Inceptor优化覆盖的场景，可通过适当手工修改SQL解决。Join顺序的问题，在之前收集的数据特征的基础上，判断Join顺序是否合理，如大表和大表先Join即为不合理的情况。对于此类情况，可以考虑enable CBO来统一解决Join顺序问题。另外，如果在多表Join的案例中发现Join过程较慢，并发度不高，需要考虑是否应该disable MapJoin。一般来说，大表很大时，为节省Shuffle effort，优先默认使用MapJoin。对于中小表同多个小表Join，为提升并发度，减少MapJoin的串行执行影响，可以考虑关掉autoconvert开关。

其次，确定执行计划无误之后，可以进一步通过jstack观察执行热点，进一步定位性能瓶颈。

迭代步骤，直至最优

不断迭代上步，参考语句的性能分析（例如观察Inceptor的4040界面），发现性能瓶颈并解决。直至总体性能满足要求。

总结

我们通过上次和本次两篇文章分享了一些关于ETL调优的经验想法，这些都是从生产实施实践中所总结出的，希望在提升数仓构建的整体效率的过程中，各个读者能从这些思路获得帮助。

感谢原文作者的分享，传送门：http://www.transwarp.io/news/detail?id=175

巴特西

ETL调优的一些分享（下）（转载）

减少不必要的事务表的使用

减少事务性操作的窗口时间

从最影响总体性能的Case开始分析

迭代步骤，直至最优

总结

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