Redshift同时对同表执行多SELECT查询的性能及优化方案咨询

同时执行多个SELECT查询是否会导致性能下降？ #

是的，大概率会出现性能下降，但具体程度取决于集群资源状态和查询复杂度：

• Redshift作为MPP架构的数据仓库，多个并发查询会竞争集群的CPU、内存、存储IO等资源。如果查询都是涉及全表扫描、复杂聚合/关联的大查询，资源竞争会直接导致每个查询的执行时间变长。
• 另外Redshift默认的并发查询队列上限是5个，超过的查询会进入等待队列，这时候用户感知到的就是“性能下降”（等待时间增加）。如果集群资源充足（比如节点数量多、负载低），小查询的并发执行可能影响不大，但高负载下的大查询并发必然会拖慢整体速度。

复制数据到临时表拆分查询的方案是否可行？ #

这个方案是可行的，但要结合场景判断收益：

• 适用场景：如果多个查询都依赖原表中同一部分过滤后的数据（比如固定时间范围、特定分区的数据集），把这部分数据提前复制到临时表，后续查询直接访问临时表，能减少原表的重复扫描次数，降低资源竞争。而且本地临时表的存储在节点本地，访问速度比跨节点的原表更快。
• 注意事项：
  • 复制数据到临时表本身需要消耗资源，如果原表数据量极大，复制的时间和资源成本可能超过后续查询节省的资源，就得不偿失。
  • 临时表是会话级别的，会话结束就会自动删除，所以要确保所有相关查询都在同一个会话内完成。
  • 要给临时表设置合理的分布键和排序键，和后续查询的访问模式匹配，否则临时表的性能优势会打折扣。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Thelight