列裁剪（分區裁剪）：將為查詢的字段以及分區過濾，從而減少加載的數據量。

Map端聚合配置：在map端驚醒聚合，減少shuffle過程；

謂詞下推：限制條件進行提前過濾，減少下游處理的數據量；

空值過濾：提前驚醒空值過濾，避免空值引起傾斜；

目前，hive中謂詞下推、map端聚合參數是默認開啟的。本文中簡單的介紹sql優化方式中的謂詞下推的方式及適用的場景。

謂詞下推的原理是將sql 中的限制條件的邏輯盡可能的提前在sql 中執行，從而減少加載的數據量，提升下游數據處理的效率以及減少內存消耗。該種方式在hive，MySQL，Doris的語法中均適用 。在hive中，對應的邏輯優化器是PredicatePushDown，打開謂詞下推可以通過命令 hive (default)> set hive.optimize.ppd = true;在hive中，默認是true。Doris中，從CBO優化器 tree ReWrite中也可以實現該優化。

sql中常用的謂詞及即sql查詢條件中返回值為true的函數或是隱式轉換為boolean的函數。如”where”、”on”、”limit”、”and”、”like”、”is null”等常用函數。其出現在多表關聯的場景中，關聯又left join，right join ,inner join以及full join。

下推場景總結