Capítulo 4. Optimizar el rendimiento de las tablas Iceberg
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Como viste en el Capítulo 3, las tablas de Apache Iceberg proporcionan una capa de metadatos que permite al motor de consultas crear planes de consulta más inteligentes para mejorar el rendimiento. Sin embargo, estos metadatos son sólo el principio de cómo puedes optimizar el rendimiento de tus datos.
Tienes varias palancas de optimización a tu disposición, como la reducción del número de archivos de datos, la ordenación de datos, la partición de tablas, la gestión de actualizaciones a nivel de fila, la recopilación de métricas y los factores externos. Estas palancas desempeñan un papel vital en la mejora del rendimiento de los datos, y este capítulo explora cada una de ellas, abordando las posibles ralentizaciones y proporcionando perspectivas de aceleración. Implementar un monitoreo robusto con las herramientas preferidas es crucial para identificar las necesidades de optimización, incluido el uso de las tablas de metadatos de Apache Iceberg, que trataremos en el Capítulo 10.
Compactación
Cada procedimiento o proceso tiene un coste en términos de tiempo, lo que significa consultas más largas y mayores costes de cálculo. Dicho de otro modo, cuantos más pasos tengas que dar para hacer algo, más tiempo tardarás en hacerlo. Cuando consultas tus tablas de Apache Iceberg, tienes que abrir y escanear cada archivo ...