Databricks
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推出统计数据的预测优化
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原文英文，约900词，阅读约需4分钟。
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内容提要
Databricks推出了预测优化的公共预览，旨在简化统计数据管理。该功能自动收集查询优化统计信息，提升性能并降低成本，用户可享受更高效的数据维护和查询执行效率。
🎯
关键要点
- Databricks推出了预测优化的公共预览，旨在简化统计数据管理。
- 预测优化通过自动收集查询优化统计信息，提升性能并降低成本。
- 该功能支持数据布局和清理任务，简化日常数据维护。
- 智能选择数据跳过统计，消除列顺序管理的需求。
- 自动收集查询优化统计，避免数据加载后运行ANALYZE命令。
- 使用最新统计数据可显著提高性能，平均性能提升22%。
- 数据湖屋使用两种统计类型：数据跳过统计和查询优化统计。
- 当前统计收集方法对数据工程团队造成挑战，需优化查询模式和更新频率。
- 预测优化在两个阶段管理统计数据，初始阶段收集新数据的统计信息。
- 智能Delta统计收集方法不再受限于前32列，而是基于数据聚类和使用模式。
- 查询优化统计在写入操作中自动收集，数据加载后无需运行ANALYZE命令。
- 预测优化识别过时或缺失统计的表，并决定何时更新，确保统计数据的价值。
- 预测优化通过监控使用情况、数据布局和统计陈旧性来调度优化。
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