[ヒント]
適用対象: Databricks SQL Databricks Runtime
実行プランを生成するための具体的な方法を提案します。
構文
/*+ { partition_hint | join_hint | skew_hint } [, ...] */
パーティション分割のヒント
パーティション分割のヒントを使用すると、Azure Databricks で従う必要があるパーティション分割戦略を提案できます。
COALESCE
、REPARTITION
、REPARTITION_BY_RANGE
のヒントがサポートされ、それぞれ coalesce
、repartition
、repartitionByRange
Dataset API に相当します。
これらのヒントを使用すると、パフォーマンスを調整し、出力ファイルの数を制御できます。
複数パーティション分割のヒントを指定すると、複数のノードが論理プランに挿入されますが、左端のヒントがオプティマイザーによって選択されます。
構文
partition_hint
COALESCE ( part_num ) |
REPARTITION ( { part_num | [ part_num , ] column_name [ , ...] } ) |
REPARTITION_BY_RANGE ( column_name [, ...] [, part_num] ) |
REBALANCE [ ( column_name [, ...] ) ]
パーティション分割のヒントの種類
COALESCE ( part_num )
パーティションの数を、指定したパーティション数に減らします。 パーティション番号をパラメーターとして受け取ります。
REPARTITION ( { part_num | [ part_num , ] column_name [ , ...] } )
指定したパーティション式を使用して、指定した数のパーティションに再分割します。 パーティション番号、列名、または両方をパラメーターとして受け取ります。
REPARTITION_BY_RANGE ( column_name [, ...] [, part_num]
指定したパーティション式を使用して、指定した数のパーティションに再分割します。 列名と省略可能なパーティション番号をパラメーターとして受け取ります。
REBALANCE [ ( column_name [, ...] ) ]
すべてのパーティションが妥当なサイズ (小さすぎず、大きすぎない) になるよう、
REBALANCE
ヒントを使用して、クエリ結果の出力パーティションのバランスを再調整することができます。 列名をパラメーターとして受け取り、クエリ結果をこれらの列によってパーティション分割するために最善を尽くすことができます。 これはベスト エフォート方式です。傾斜がある場合、Spark は傾斜したパーティションを分割して、これらのパーティションが大きくなりすぎないようにします。 このヒントは、このクエリの結果をテーブルに書き込む必要があるときに、小さすぎるか大きすぎるファイルを避けるために役立ちます。 AQE が有効になっていない場合、このヒントは無視されます。-
再パーティション分割または再調整を行う列または別名の公開名。
part_num
整数リテラル。 再パーティション分割するパーティションの数。
例
> SELECT /*+ COALESCE(3) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REPARTITION(3) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REPARTITION(c) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REPARTITION(3, c) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REPARTITION_BY_RANGE(c) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REPARTITION_BY_RANGE(3, c) */ * FROM t;
> SELECT /*+ REBALANCE */ * FROM t;
> SELECT /*+ REBALANCE(c) */ * FROM t;
-- When a column name has been occluded by an alias you must refere to it by the alias name.
> SELECT /*+ REBALANCE(d) */ * FROM t AS s(d);
-- multiple partitioning hints
> EXPLAIN EXTENDED SELECT /*+ REPARTITION(100), COALESCE(500), REPARTITION_BY_RANGE(3, c) */ * FROM t;
== Parsed Logical Plan ==
'UnresolvedHint REPARTITION, [100]
+- 'UnresolvedHint COALESCE, [500]
+- 'UnresolvedHint REPARTITION_BY_RANGE, [3, 'c]
+- 'Project [*]
+- 'UnresolvedRelation [t]
== Analyzed Logical Plan ==
name: string, c: int
Repartition 100, true
+- Repartition 500, false
+- RepartitionByExpression [c#30 ASC NULLS FIRST], 3
+- Project [name#29, c#30]
+- SubqueryAlias spark_catalog.default.t
+- Relation[name#29,c#30] parquet
== Optimized Logical Plan ==
Repartition 100, true
+- Relation[name#29,c#30] parquet
== Physical Plan ==
Exchange RoundRobinPartitioning(100), false, [id=#121]
+- *(1) ColumnarToRow
+- FileScan parquet default.t[name#29,c#30] Batched: true, DataFilters: [], Format: Parquet,
Location: CatalogFileIndex[file:/spark/spark-warehouse/t], PartitionFilters: [],
PushedFilters: [], ReadSchema: struct<name:string>
結合のヒント
結合のヒントを使用すると、Databricks SQL で使用する必要がある結合戦略を提案できます。
結合の両側で異なる結合戦略ヒントを指定した場合、Databricks SQL によって、BROADCAST
、MERGE
、SHUFFLE_HASH
、SHUFFLE_REPLICATE_NL
の順序でヒントが優先されます。
両方の側を BROADCAST
ヒントまたは SHUFFLE_HASH
ヒントで指定した場合、Databricks SQL によって、結合の種類とリレーションのサイズに基づいてビルド側が選択されます。
特定の戦略ですべての結合の種類がサポートされるとは限らないため、ヒントによって提案された結合戦略が Databricks SQL で使用される保証はありません。
構文
join_hint
BROADCAST ( table_name ) |
MERGE ( table_name ) |
SHUFFLE_HASH ( table_name ) |
SHUFFLE_REPLICATE_NL ( table_name )
BROADCASTJOIN
と MAPJOIN
は BROADCAST
のエイリアスとしてサポートされています。
SHUFFLE_MERGE
と MERGEJOIN
は MERGE
のエイリアスとしてサポートされています。
結合ヒントの種類
BROADCAST ( table_name )
ブロードキャスト結合を使用します。 ヒントのある結合側が、
autoBroadcastJoinThreshold
に関係なくブロードキャストされます。 結合の両側にブロードキャスト ヒントがある場合は、(統計に基づいて) サイズの小さい方がブロードキャストされます。MERGE ( table_name )
シャッフル並べ替えマージ結合を使用します。
SHUFFLE_HASH ( table_name )
シャッフル ハッシュ結合を使用します。 両方の側にシャッフル ハッシュ ヒントがある場合、Databricks SQL によって、(統計に基づいて) 小さい側がビルド側として選択されます。
SHUFFLE_REPLICATE_NL ( table_name )
シャッフルとレプリケートの入れ子になったループ結合を使用します。
-
ヒントが適用されるテーブルまたはテーブルエイリアスの公開名。
例
-- Join Hints for broadcast join
> SELECT /*+ BROADCAST(t1) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
> SELECT /*+ BROADCASTJOIN (t1) */ * FROM t1 left JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
> SELECT /*+ MAPJOIN(t2) */ * FROM t1 right JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
-- Join Hints for shuffle sort merge join
> SELECT /*+ SHUFFLE_MERGE(t1) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
> SELECT /*+ MERGEJOIN(t2) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
> SELECT /*+ MERGE(t1) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
-- Join Hints for shuffle hash join
> SELECT /*+ SHUFFLE_HASH(t1) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
-- Join Hints for shuffle-and-replicate nested loop join
> SELECT /*+ SHUFFLE_REPLICATE_NL(t1) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
-- When different join strategy hints are specified on both sides of a join, Databricks SQL
-- prioritizes the BROADCAST hint over the MERGE hint over the SHUFFLE_HASH hint
-- over the SHUFFLE_REPLICATE_NL hint.
-- Databricks SQL will issue Warning in the following example
-- org.apache.spark.sql.catalyst.analysis.HintErrorLogger: Hint (strategy=merge)
-- is overridden by another hint and will not take effect.
> SELECT /*+ BROADCAST(t1), MERGE(t1, t2) */ * FROM t1 INNER JOIN t2 ON t1.key = t2.key;
-- When a table name is occluded by an alias you must use the alias name in the hint
> SELECT /*+ BROADCAST(t1), MERGE(s1, s2) */ * FROM t1 AS s1 INNER JOIN t2 AS s2 ON s1.key = s2.key;
傾斜ヒント
(Delta Lake) SKEW
ヒントについては、「スキュー ヒントを使用したスキュー結合の最適化」を参照してください。