Otimizador baseado em custo

  • Artigo

O Spark SQL pode usar um otimizador baseado em custo (CBO) para melhorar os planos de consulta. Isso é especialmente útil para consultas com várias junções. Para que isso funcione, é essencial coletar estatísticas de tabela e coluna e mantê-las atualizadas.

Coletar estatísticas

Para obter o benefício completo do CBO, é importante coletar estatísticas de coluna e estatísticas de tabela. As estatísticas podem ser coletadas usando o comando ANALYZE TABLE.

Dica

Para manter as estatísticas atualizadas, execute ANALYZE TABLE depois de gravar na tabela.

Verificar planos de consulta

Há várias maneiras de verificar o plano de consulta.

Comando EXPLAIN

Para verificar se o plano usa estatísticas, use os comandos de SQL

  • Databricks Runtime 7.x e posterior: EXPLICAR

Se as estatísticas estão ausentes, o plano de consulta pode não ser ideal.

== Optimized Logical Plan ==
Aggregate [s_store_sk], [s_store_sk, count(1) AS count(1)L], Statistics(sizeInBytes=20.0 B, rowCount=1, hints=none)
+- Project [s_store_sk], Statistics(sizeInBytes=18.5 MB, rowCount=1.62E+6, hints=none)
   +- Join Inner, (d_date_sk = ss_sold_date_sk), Statistics(sizeInBytes=30.8 MB, rowCount=1.62E+6, hints=none)
      :- Project [ss_sold_date_sk, s_store_sk], Statistics(sizeInBytes=39.1 GB, rowCount=2.63E+9, hints=none)
      :  +- Join Inner, (s_store_sk = ss_store_sk), Statistics(sizeInBytes=48.9 GB, rowCount=2.63E+9, hints=none)
      :     :- Project [ss_store_sk, ss_sold_date_sk], Statistics(sizeInBytes=39.1 GB, rowCount=2.63E+9, hints=none)
      :     :  +- Filter (isnotnull(ss_store_sk) && isnotnull(ss_sold_date_sk)), Statistics(sizeInBytes=39.1 GB, rowCount=2.63E+9, hints=none)
      :     :     +- Relation[ss_store_sk,ss_sold_date_sk] parquet, Statistics(sizeInBytes=134.6 GB, rowCount=2.88E+9, hints=none)
      :     +- Project [s_store_sk], Statistics(sizeInBytes=11.7 KB, rowCount=1.00E+3, hints=none)
      :        +- Filter isnotnull(s_store_sk), Statistics(sizeInBytes=11.7 KB, rowCount=1.00E+3, hints=none)
      :           +- Relation[s_store_sk] parquet, Statistics(sizeInBytes=88.0 KB, rowCount=1.00E+3, hints=none)
      +- Project [d_date_sk], Statistics(sizeInBytes=12.0 B, rowCount=1, hints=none)
         +- Filter ((((isnotnull(d_year) && isnotnull(d_date)) && (d_year = 2000)) && (d_date = 2000-12-31)) && isnotnull(d_date_sk)), Statistics(sizeInBytes=38.0 B, rowCount=1, hints=none)
            +- Relation[d_date_sk,d_date,d_year] parquet, Statistics(sizeInBytes=1786.7 KB, rowCount=7.30E+4, hints=none)

Importante

A estatística rowCount é especialmente importante para consultas com várias junções. Se rowCount estiver ausente, isso significa que não há informações suficientes para calculá-la (ou seja, algumas colunas necessárias não têm estatísticas).

Interface do usuário do Spark SQL

Use a página interface do usuário do SQL do Spark para ver o plano executado e a precisão das estatísticas.

Estimativa ausente

Uma linha como significa rows output: 2,451,005 est: N/A que esse operador produz aproximadamente 2 milhões de linhas e não havia estatísticas disponíveis.

Estimativa boa

Uma linha como rows output: 2,451,005 est: 1616404 (1X) significa que esse operador produz aproximadamente 2 milhões de linhas, enquanto a estimativa era de aproximadamente 1,6 M e o fator de erro de estimativa era 1.

Estimativa ruim

Uma linha como rows output: 2,451,005 est: 2626656323 significa que esse operador produz aproximadamente 2 milhões de linhas enquanto a estimativa era de 2B linhas, portanto, o fator de erro de estimativa era 1000.

Desabilitar o otimizador baseado em custo

O otimizador baseado em custo está habilitado por padrão. Desabilite o otimizador baseado em custo alterando o sinalizador spark.sql.cbo.enabled.

spark.conf.set("spark.sql.cbo.enabled", false)