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。

Unity Catalog的预测优化（PO）通过智能优化数据布局，实现了查询速度提升20倍和存储成本降低2倍。自推出以来，已有2400多家客户自动优化数据布局，处理约14PB数据，显著节省存储成本。PO简化了表管理，提升了查询性能，降低了维护工作量。

现代多核处理器的缓存机制提升了程序性能，但伪共享问题会降低缓存效率。伪共享发生在多个线程访问同一缓存行的不同变量时，导致频繁的缓存失效。为避免伪共享，可通过变量对齐、分散变量、使用原子变量和绑定CPU核心等方法进行优化。此外，单线程程序也需优化数据布局以提高缓存命中率。

数据智能平台Databricks推出Delta Lake液体聚类正式版，取代了表分区和ZORDER，提供最佳查询性能。液体聚类简化了数据布局决策，允许随分析需求演变。已有数百个客户认可，提高读取性能2-12倍。突破性技术，提供更好的写入和读取性能。可在Delta Lake中使用。