分布式连接如何影响查询性能，以及如何对其进行优化？

分布式连接在集群中的多个节点上执行，合并通过网络分区的数据。它们是数据仓库和Spark/Hadoop等系统中对大型数据集进行可扩展分析的基础。然而，与单节点连接相比，网络通信和数据移动（洗牌）会引入显著的延迟和资源消耗，通过增加执行时间和集群负载直接影响查询性能。 性能影响主要源于数据洗牌过程中的网络I/O、数据倾斜（节点间工作负载分布不均）的风险以及复杂执行协调的开销。广播连接（将小表发送到所有节点）或分区连接（匹配预洗牌的大表）是常见的技术。优化直接影响大数据处理管道和分析工作负载的效率，从而能够从分布式数据中更快地获得见解。 优化策略旨在最大限度地减少昂贵的洗牌操作。优先考虑数据共置：在连接键上对表进行相同的分区可实现本地连接。当共置不可行时，选择高效的连接算法：广播小表或对大表使用分区连接。通过尽早过滤数据、通过加盐或分桶处理数据倾斜、压缩洗牌数据以及分配足够的集群资源来进一步优化。通常需要测试不同的方法以获得最佳结果。