Databricks
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大规模预测优化：创新的一年与未来展望
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。
关键要点
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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2026年将推出自动行删除（Auto-TTL）功能，完全自动化行删除过程。
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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。
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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。
延伸解读
预测优化的自动化优势
预测优化（PO）通过自动分析数据写入和查询，显著减少了手动维护的需求。这种自动化不仅提高了查询性能，还降低了管理成本，使企业能够更专注于数据分析而非数据管理。随着数据量的增加，PO的自动化功能将变得愈加重要，帮助企业应对复杂的数据环境。
未来的自动行删除功能
2026年即将推出的自动行删除（Auto-TTL）功能，将彻底改变数据管理方式。通过设定简单的时间到期策略，PO将自动处理过期数据的删除，减少了人工干预的必要。这一功能不仅提高了数据管理的效率，还能有效控制存储成本，适应快速变化的业务需求。
增强的可观察性与投资回报
随着PO的增强可观察性功能的推出，用户将能够更清晰地跟踪PO的操作效果及其对业务的影响。这种透明度将帮助企业更好地理解PO带来的存储成本节省和查询性能提升，从而更有效地评估投资回报率，优化数据管理策略。
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。
