一文了解 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pru

一文了解 Apache Spark 3.0 动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning）

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静态分区裁剪（Static Partition Pruning）

用过 Spark 的同学都知道，Spark SQL 在查询的时候支持分区裁剪，比如我们如果有以下的查询：

SELECT * FROM Sales_iteblog WHERE day_of_week = 'Mon'

Spark 会自动进行以下的优化：

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从上图可以看到，Spark 在编译 SQL 的时候自动将 Filter 算子下推到数据源，也就是在 Scan 前进行了 Filter 操作，将 day_of_week = 'Mon' 的数据全部拿出来，其他数据不需要的拿出，这样 Spark SQL 中处理的数据就变少了，整个 SQL 的查询数据就会变快，这一切都是编译的时候（compile time）进行的，所以这个叫做静态分区裁剪（Static Partition Pruning）。
上面的 SQL 查询在 Spark 进行了算子下推，已经能够满足我们的查询性能的提升。但是现实世界数据的查询可不会都这么简单，我们来看看下面的查询语句：

SELECT * FROM Sales JOIN Date WHERE Date.day_of_week = 'Mon'

比较差的查询引擎是这么做的：

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从上图可以看出，查询引擎直接忽略了 Date.day_of_week = 'Mon' 这个过滤条件，上来就是两表 join，然后 join 的结果再进行过滤，这个可能导致很多无效的计算，如果 Date.day_of_week = 'Mon' 可以过滤掉大量的无用数据，肯定可以提升查询性能。在 Spark SQL 里面能够很好的处理这种情况，它会把 Date.day_of_week = 'Mon' 过滤条件下推到 Date 表的 Scan 之前进行：

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动态分区裁剪（Dynamic Partition Pruning）
上面 Spark SQL 进行的算子下推是不是不能再提升查询性能呢？有没有一种更好的方法进一步过滤掉一些无用的数据？这就是本文要介绍的动态分区裁剪。动态分区裁剪这个功能是 Spark 3.0 引入的，详见 SPARK-11150、SPARK-28888。
什么是动态分区裁剪？所谓的动态分区裁剪就是基于运行时（run time）推断出来的信息来进一步进行分区裁剪。举个例子，我们有如下的查询：

SELECT * FROM dim_iteblog JOIN fact_iteblog ON (dim_iteblog.partcol = fact_iteblog.partcol) WHERE dim_iteblog.othercol > 10

动态查询的执行计划如下：

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从上面可以看出，拥有动态分区裁剪，Spark 能够在运行的时候先对 fact_iteblog 表的 partcol 进行了一次过滤，然后再和 dim_iteblog 表进行 Join，可想而知这个性能一般都会有提升的，特别是在 fact_iteblog 表有很多无用的数据时性能提升会非常大的。
Databricks 公司在10台配置为 i3.xlarge 的集群上进行 TPC-DS 测试，得到的结论是在 102 查询中相比 Spark 2.4 有 60 个查询的查询性能提升了 2 - 18 倍的提升。

在 Query 98 的查询中，性能提升了 100 倍！

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静态分区裁剪（Static Partition Pruning）

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