编辑“︁Apache Drill缓存机制”︁

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== 概述 ==
'''Apache Drill缓存机制'''是提升分布式查询性能的核心技术之一，通过将频繁访问的数据或中间结果存储在内存或本地磁盘中，减少重复计算和I/O开销。该机制主要分为两类：
* '''元数据缓存'''：存储表结构、分区信息等
* '''查询结果缓存'''：存储完整或部分查询结果集

== 缓存层级 ==
Apache Drill采用三级缓存架构：

<mermaid>
graph TD
    A[分布式缓存] -->|节点间共享| B[内存缓存]
    B -->|溢出到磁盘| C[本地磁盘缓存]
</mermaid>

=== 内存缓存 ===
默认启用，通过以下参数配置：
<syntaxhighlight lang="sql">
-- 查看当前内存缓存设置
SELECT * FROM sys.options WHERE name LIKE '%cache%' AND scope = 'SYSTEM';
</syntaxhighlight>

典型输出：
{| class="wikitable"
|-
! name !! value !! scope
|-
| exec.enable_union_type || true || SYSTEM
|-
| planner.memory.enable_memory_estimation || true || SYSTEM
|}

=== 磁盘缓存 ===
当内存不足时自动激活，缓存目录由参数`drill.tmp-dir`指定。

== 配置参数 ==
关键配置参数及其数学表达式（其中<math>M</math>为内存总量）：

{| class="wikitable"
|-
! 参数 !! 默认值 !! 说明 !! 计算公式
|-
| planner.memory.max_query_memory_per_node || 8GB || 单节点最大查询内存 || <math>\min(M \times 0.8, \text{物理内存})</math>
|-
| exec.storage.min_width || 1 || 最小并行度 || -
|}

== 代码示例 ==
=== 启用表级缓存 ===
<syntaxhighlight lang="sql">
-- 创建带缓存的CTAS查询
CREATE TABLE cache.db.table1 
CACHE 
AS SELECT * FROM dfs.`/data/sample.parquet`;
</syntaxhighlight>

=== 监控缓存命中率 ===
<syntaxhighlight lang="sql">
-- 查看缓存统计信息
SELECT * FROM sys.memory."cache/parquet/scan";
</syntaxhighlight>

示例输出：
{| class="wikitable"
|-
! cache_name !! hit_count !! miss_count !! hit_ratio
|-
| parquet/scan || 1428 || 317 || 0.818
|}

== 优化案例 ==
=== 场景分析 ===
某电商平台需频繁查询最近30天的订单汇总数据，原始查询耗时约12秒。

=== 优化方案 ===
1. 创建物化视图并启用缓存：
<syntaxhighlight lang="sql">
CREATE VIEW cached_orders CACHE AS
SELECT user_id, COUNT(*) as order_count 
FROM orders 
WHERE order_date > DATE_SUB(CURRENT_DATE, INTERVAL 30 DAY)
GROUP BY user_id;
</syntaxhighlight>

2. 性能对比：
{| class="wikitable"
|-
! 查询类型 !! 平均耗时 !! CPU利用率
|-
| 原始查询 || 12.4s || 78%
|-
| 缓存查询 || 0.8s || 12%
|}

== 高级调优 ==
=== 缓存失效策略 ===
Drill采用基于时间戳的失效机制，计算公式为：
<math>
T_{valid} = T_{create} + \min(\text{cache.ttl}, \text{metadata_refresh})
</math>

=== 内存分配公式 ===
单个查询的内存上限计算：
<math>
M_{query} = \frac{M_{total} \times \text{memory.fraction}}{\text{parallelism}}
</math>

== 最佳实践 ==
* 对维度表优先启用缓存
* 设置合理的TTL（Time-To-Live）
* 监控`sys.memory`系统表
* 对频繁访问的Parquet文件启用列统计缓存

== 限制与注意事项 ==
* 不支持DML操作的缓存
* 模式变更会导致相关缓存失效
* 分布式环境下各节点缓存独立管理

== 参见 ==
* [[Apache Drill查询执行流程]]
* [[分布式缓存一致性原理]]
* [[列式存储优化技术]]

[[Category:大数据框架]]
[[Category:Apache Drill]]
[[Category:Apache Drill性能优化]]