Teradata 中的调整（分组依据）
我正在尝试调整 Teradata 中的查询。它相当大，所以我在大纲下面给出：
SEL column_1, column_2......column_20, sum(column_21), sum(column_22),.....sum(column_30)
from table_a a
inner join table_b b
on conditions...
group by column_1, ...,column_20;
我正在尝试调整它。它在小组中遇到了性能障碍。表 A 和 B 非常巨大（超过 20 亿条记录）。
我尝试了以下选项，但没有一个提高了性能：
1) 收集了所有必要的统计信息
2) 在表 A 和 B 的列上创建了 JI
3) 在表 A 和 B 的列上创建了 AJI 以及求和
4 ）在每个表上为 group by 涉及的列创建一个 SI。
有人可以建议如何进一步进行吗？
I am trying to tune a query in Teradata. It's pretty huge, so I am giving below the outline:
SEL column_1, column_2......column_20, sum(column_21), sum(column_22),.....sum(column_30)
from table_a a
inner join table_b b
on conditions...
group by column_1, ...,column_20;
I am trying to tune this. It's hitting a performance roadblock in the group by. The tables A and B are huge (more than 2 billion records).
I tried the following options, but none of them improved the performance:
1) Collected all necessary stats
2) Created a JI on the columns from table A and B
3) Created an AJI on the columns and the summations from table A and B
4) Created a SI on each of the tables for the columns involved in group by.
Can someone suggest how to proceed further?
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评论（1）
很难说任何事情，没有任何细节：
如果我们假设这个单个查询每次在执行期间创建和使用 AJI 时都是完全相同的，那么我能想到的唯一改进就是尝试调整 JI 的主索引，因此它在 amp 之间的分布会尽可能统一
（顺便说一句，如果使用 AJI，那么步骤 2 和 4 将浪费您的时间和数据库空间）
It is very hard to say anything , without having any details about:
But if we assume that this single query is exactly the same every time then AJI is created and used during execution, then then only improvement that I can think of would be trying to adjust primary index of JI, so its distribution among amp would be as uniform as possible
(BTW if AJI is used then steps 2 & 4 would be waste of your time and db space)