설명
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1. Z-Ordering: Z-Ordering은 동일한 물리적 파티션에서 동일한 열 값을 공유하는 데이터를 같은 위치에 배치하여 쿼리 성능을 향상시킵니다. 이렇게 하면 쿼리 실행 중에 노드 간에 데이터를 섞을 필요성이 줄어듭니다. Z-Ordering을 사용하면 전체 테이블 스캔을 방지하고 처리되는 데이터 양을 줄일 수 있습니다.
2. Apache Spark 캐싱: 메모리에 데이터를 캐싱하면 디스크에서 읽는 데이터 양이 줄어들어 쿼리 성능이 향상될 수 있습니다. 이는 동일한 데이터에 액세스해야 하는 후속 쿼리의 속도를 높이는 데 도움이 됩니다. 테이블을 캐시하면 데이터 소스에서 데이터를 읽어 메모리에 저장합니다. 후속 쿼리는 메모리에서 데이터를 읽을 수 있으며 이는 디스크에서 읽는 것보다 훨씬 빠릅니다.
설명:
웹에서 찾은 정보에 따르면, 분할되지 않은 테이블에서 쿼리 및 조인을 수행하는 데 걸리는 시간을 최소화하기 위해 솔루션에 포함해야 하는 두 가지 옵션은 다음과 같습니다.
Z-Ordering: 동일한 파일 세트에 관련 정보를 같은 위치에 배치하는 기술입니다. 이 공동 지역성은 데이터 건너뛰기 알고리즘에서 Delta Lake에 의해 자동으로 사용됩니다. 이 동작은 Azure Databricks의 Delta Lake가 읽어야 하는 데이터 양을 크게 줄입니다123.
Apache Spark 캐싱: 더 빠른 액세스를 위해 메모리나 디스크에 데이터를 캐시할 수 있는 기능입니다. 캐싱은 동일한 데이터에 대한 반복 쿼리 및 조인의 성능을 향상시킬 수 있습니다. CACHE TABLE 또는 CACHE LAZY 명령을 사용하여 Delta 테이블을 캐시할 수 있습니다.
분할되지 않은 테이블에 대해 쿼리를 수행하고 Azure Databricks의 Delta Lake에 있는 분할되지 않은 열에 대한 조인을 수행하는 데 걸리는 시간을 최소화하려면 솔루션에 다음 옵션을 포함해야 합니다.
참조:
Databricks의 Delta Lake: https://docs.databricks.com/delta/index.html
Databricks의 Delta Lake 모범 사례: https://databricks.com/blog/2020/05/14/best-practices-for-delta-lake-on-databricks.html

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