存储与索引优化 (Storage & Index Optimization)
选择合适的存储格式和高效的索引策略对数据仓库的性能至关重要。
存储格式：
列式存储 (Columnar Storage)：如Parquet、ORC、Vertica、ClickHouse。数据按列存储，读取特定列时只需加载所需列，显著减少I/O，适合OLAP查询。
行式存储 (Row-oriented Storage)：传统关系数 卢森堡电话号码库 据库的存储方式，适合OLTP事务。
性能考量：对于数据仓库，列式存储通常是首选，因为分析查询通常只涉及部分列。
索引策略：
位图索引 (Bitmap Index)：适用于基数较低的列，如性别、省份等，查询效率高。
B-tree索引 (B-tree Index)：适用于基数较高的列，如ID、日期等。
聚簇索引 (Clustered Index)：决定数据的物理存储顺序，一个表只能有一个。
分区索引 (Partitioned Index)：在分区表上创建，提高特定分区的查询性能。
物化视图 (Materialized Views)：预先计算和存储查询结果，当查询命中物化视图时，可直接返回结果，大幅提升查询速度。
性能考量：索引并非越多越好，过多索引会增加写入和存储开销。需要根据查询模式和数据更新频率进行权衡。
数据压缩 (Data Compression)：
使用高效的压缩算法（如Snappy, Gzip, LZO）压缩数据，减少存储空间，同时减少I/O开销，提升查询速度。
5. 查询优化 (Query Optimization)
不优化的查询也可能导致性能问题。
SQL优化：
避免使用SELECT *，只选择需要的列。
优化JOIN语句，使用合适的JOIN类型（INNER JOIN, LEFT JOIN等）。
避免在WHERE子句中使用函数或表达式，这会阻止索引的使用。
使用EXPLAIN PLAN分析查询执行计划，识别性能瓶颈。
合理使用UNION ALL代替UNION（如果不需要去重）。
优化子查询，考虑使用JOIN替代。