修复 Redshift 清理操作以优化查询性能
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内容提要
即使架构设计得当，Redshift 查询仍可能因后台长时间运行的清理操作而变慢，导致 ETL 作业和分析查询速度下降高达 80%。本文提供了加速清理的技巧，如按排序键顺序插入数据、使用压缩编码和深拷贝替代清理，以提升查询性能。
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关键要点
- 即使架构设计得当，Redshift 查询仍可能因后台长时间运行的清理操作而变慢。
- 清理操作可能导致 ETL 作业和分析查询速度下降高达 80%。
- 清理过程包括排序表和回收未使用的磁盘空间。
- 建议定期进行清理，并选择合适的排序键和分布键。
- 按排序键顺序插入数据可以减少清理时的合并成本。
- 使用压缩编码可以在磁盘上实现 2-4 倍的压缩。
- 对于大表，深拷贝可能比清理更有效，尤其是当未排序部分超过 20% 时。
- 清理后应调用 ANALYZE 更新查询规划器，以提高读取性能。
- 在每日插入量少于现有表的 5% 时，建议将清理推至 99%。
- 保持表的精简，移除未使用的列，避免过宽的表结构。
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