它涉及查询优化器分析SQL语句、数据分布统计信息和可用系统资源，以生成最高效的执行计划。核心原则包括选择最佳连接算法、最小化数据移动、减少I/O操作以及利用索引或分区。这直接提高吞吐量并降低计算成本。
如果不进行优化，大数据分析的最快实时查询引擎可能会花费不切实际的长时间或完全失败。有效的优化能够从海量数据集中及时获取洞察，支持并发用户工作负载，并降低基础设施成本。它确保大数据应用满足性能SLA，并通过高效交付结果保持对数据驱动决策的可用性。
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