提高spark sql翻頁查詢效能的想法

阿新 • • 發佈：2019-01-01

一般每一頁的資料量比較小，1000條以內。大概的想法就是把要查詢的資料先一次性查出來快取在記憶體中，之後翻頁查詢的時候直接取結果就行了，這樣只是第一次查的比較慢，後面從記憶體中直接取資料就非常快了。但是這又帶來一個問題，如果結果集太大，比如有100w行資料，而且有很多列，這樣就會佔用大量記憶體，使執行記憶體變小，反而會降低查詢效能，因此需要分段快取結果集。具體的做法就是：每次快取的資料量為：每頁行數*100，如果查詢的資料不在快取範圍內，再次執行查詢，並快取如下範圍的資料：

offset~offset+limit*100

這樣每次新的查詢保證快取之後100頁的資料。

這樣做的缺點是需要在業務程式碼中加入對offset, 當前快取資料等一些狀態的管理邏輯。僅供參考！

提高spark sql翻頁查詢效能的想法

一般每一頁的資料量比較小，1000條以內。大概的想法就是把要查詢的資料先一次性查出來快取在記憶體中，之後翻頁查詢的時候直接取結果就行了，這樣只是第一次查的比較慢，後面從記憶體中直接取資料就非常快了。但是這又帶來一個問題，如果結果集太大，比如有100w行資料，而且有很多列，這樣就會佔用大量記憶體，使執

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