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大规模预测优化：创新的一年与未来展望
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原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
预测优化（PO）通过自动分析数据写入和查询，持续优化数据布局，减少存储占用并提升查询性能。到2025年，PO将成为默认功能，支持自动统计、快速清理和液态聚类，简化手动维护。未来还将推出自动行删除和增强可观察性，进一步提升数据管理效率。
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关键要点
- 预测优化（PO）通过自动分析数据写入和查询，持续优化数据布局，减少存储占用并提升查询性能。
- 到2025年，PO将成为默认功能，支持自动统计、快速清理和液态聚类，简化手动维护。
- PO根据观察到的使用模式自动决定何时以及如何运行命令，消除管理调度和调整参数的需求。
- 自动统计功能使查询速度提高22%，并消除了手动管理统计的成本。
- VACUUM操作速度提高6倍，计算成本降低4倍，优化了存储管理和合规性。
- 自动液态聚类功能通过分析查询负载，自动选择最佳聚类策略，提升查询性能。
- PO的覆盖范围扩展到Databricks平台的更多组件，包括物化视图和流表。
- 2026年将推出自动行删除（Auto-TTL）功能，完全自动化行删除过程。
- 增强的可观察性功能将提供PO操作的直接影响和投资回报率的跟踪。
- 客户可以通过私密预览体验Auto TTL和数据治理中心的可观察性功能。
❓
延伸问答
预测优化（PO）是什么？
预测优化（PO）是一种通过自动分析数据写入和查询来持续优化数据布局的技术，旨在减少存储占用并提升查询性能。
到2025年，预测优化将有哪些主要功能？
到2025年，预测优化将成为默认功能，支持自动统计、快速清理和液态聚类，简化手动维护。
自动统计功能如何提高查询速度？
自动统计功能通过根据观察到的查询行为自动更新统计信息，使查询速度提高22%，并消除了手动管理统计的成本。
VACUUM操作的优化效果如何？
预测优化使VACUUM操作速度提高6倍，计算成本降低4倍，优化了存储管理和合规性。
自动液态聚类是如何工作的？
自动液态聚类通过分析查询负载，自动选择最佳聚类策略，从而提升查询性能，消除手动调优的需求。
2026年预测优化将推出哪些新功能？
2026年将推出自动行删除（Auto-TTL）功能，完全自动化行删除过程，并增强可观察性功能以跟踪PO操作的影响和投资回报率。
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