本研究提出了一种混合熵模型HEMGS，旨在解决三维高斯点云模型的数据膨胀问题。该方法结合超先验网络与自回归网络，压缩效果提升约40%，渲染质量优于基准方法。

本文介绍了大数据查询分析引擎中的数据倾斜和数据膨胀问题，并提供了相应的解决方案。对于数据倾斜，可以从Map端优化、Reduce端优化和Join端优化三个方面进行优化。对于数据膨胀，可以避免笛卡尔积、关注关联key的区分度和避免误用聚合操作。此外，还介绍了如何排查和定位长时间运行或失败的业务SQL，并给出了优化思路。总结指出大数据SQL优化是一项知识面较广的工作，需要学习查询分析引擎设计原理。