Оптимизацията на Redshift Query идва от Cluster, Table Design, DataLoading, Data Vacuuuuming &Analyzing over the table.
Позволете ми да отговоря на някои основни допирни точки в горния списък.1. Уверете се, че вашата таблица mytable, детайл, клиент има правилно SORT_KEY, DIST_KEY2. Уверете се, че всичките ви маси в съединението са анализирани и вакуумирани правилно.
Ето друга версия на същия SQL, написана във формат Redshift.
Няколко ощипвания, които направих, са
- Използва се „С клауза“ за оптимизирано изчисление на ниво клъстер
- Използвано Съединява се по правилния начин и се уверете, че съединяването ляво/дясно има значение въз основа на данни.
- Използван диапазон от дати с таблица с клаузи за вид ориентация на обекта.
- Използва се Group By в основния SQL по-долу.
Моята версия на Redshift SQL
/** Date Range Computation **/
with date_range as (
select ( current_Date - interval '2 weeks' ) as two_weeks
),
/** Filter main ResultSet**/
myGroupSet as (
SELECT b.val AS myGroup,
c.username,
a.someCode,
a.timeTaken,
(case when (b.name == 'name1') THEN b.val::INTEGER ELSE 0 END ) as name11,
(case when (b.name == 'name2') THEN b.val::INTEGER ELSE 0 END ) as name12
FROM database.myTable a,
join date_range dr on a.date > dr.two_weeks
join database.detail b on b.id = a.id
join database.client c on c.c_id = a.c_id
where a.date > current_Date - interval '2 weeks'
)
/** Apply Aggregation **/
select myGroup, username, someCode, timeTaken, date,
sum(name1), sum(name2)
from myGroupSet
group by myGroup, username, someCode, timeTaken, date