Delta Lake为基础介绍（商业版）

，可能时会消除大量的小档案。大量的小档案，一方面时会减缓系统对存储安全性，同时也时会降低配置文件库操作的所需。

Lakehouse中会用于了不同的电子技术来增加小档案的消除：

简化Delta此表加载

如下左图所示，在Ubuntu版Spark中会，每个executor向partition中会加载数据库时，都时会创建一个此表档案同步进引加载，最终时会导致一个partition中会消除很多的小档案。

Databricks对Delta此表的加载源程同步进引了简化，对每个partition用于一个专门的executor来分拆其它executor对该partition的加载，从而消除了小档案的消除。

系统会分拆小档案

在每次向Delta此表中会加载数据库不久，时会检查Delta此表中会的此表档案数量，如果Delta此表中会的小档案（size 手动分拆小档案

除了系统会分拆，Databricks还给予Opitmize命令，用于户可以手动分拆小档案，简化此表形态，使得此表档案的形态更加新颖。

b. 查看时间难题

查看增开主要取决于回访的数据库量，即使用于Parquet音频，也可以通过简化此表内的数据库结构其设计以增加增开。

此表档案数据库排序

将此表档案存储设备数据库排序，在每个此表档案中会存储设备则会的数据库，如下左图中会file1存储设备uid=0...1000，file2存储设备uid=1001...2000，这样在查看时就可以根据必需紧接都是的此表档案，增加档案显影数量。

Z-Ordering简化

在实际查看中会，有些查看必需看colomn1在某个以内的数据库，有些查看必需看colomn2在某个以内的数据库，或者更多，这时候仅有仅有对colomn1同步进引排序无论如何是不够的。

Z-Ordering可以在多个维度上（如下左图的col 1-4）将关联的反馈存储设备到同一组档案中会，来增加故意的档案存储。

4. 一个系统档案剪枝（Dynamic File Pruning，DFP）

一个系统档案剪枝通称DFP，我们请注意面一个简便的查看为例：

SELECT sum(ss_quantity)

FROM store_sales

JOIN item ON ss_item_sk = i_item_sk

WHERE i_item_id =‘AAAAAAAAICAAAAAA'

查看说明：将store_sales与item两个此表连一起，条件是当item_sk远超过值基本上一致且item_id等于一个固定远超过值。

未完工DFP

如果不开启DFP，从上左图可以看出，查看时会先对store_sales同步进引全此表显影，然后再和过滤后的item此表的引同步进引join，虽然结果为数不多4.6万多条数据库，但却显影了此表store_sales中会的86多亿条数据库。

完工DFP

在完工DFP不久，时会先显影item此表，查看出此表item中会i_item_id = ‘AAAAAAAAICAAAAAA'数据库引，然后将这些数据库引的i_item_sk远超过值作为此表store_sales的ss_item_sk的查看条件，在此表store_sales的SCAN过渡期同步进引过滤，紧接大量都是数据库。这样仅有显影了660多万条store_sales中会的数据库，比未完工DFP时增加了近99%。

从结果上看，启动DFP后，该条查看消除问题了10倍的安全性大幅降低。

针对该物理性质在TPC-DS上同步进引试验中（听闻下左图），试验中辨认出完工DFP后，TPC-DS的查看反应速度降至4.5倍到8倍的大幅降低。

5. 简化组合

立体化用于以上简化电子技术协同管理工作，让Lakehouse中会的数据库存储都在RAM中会同步进引，并且通过数据库结构其设计简化，设立辅助数据库形态增加对非文件系统数据库存储的I/O，消除问题了Lakehouse动力可以给予与数据库仓库类似的查看安全性。

如下左图所示，Delta Engine的查看安全性与DW1类似，并且超过了DW2和DW3。

三、Delta Clones

Delta Clones是Lakehouse的一项非常重要的电子技术，可以对大型数据库集同步进引高效批量，支持试验中、共享和机器学习的不同需求。

1. 什么是克林？

克林也叫批量，是表单库在给定时间点的副本；

它具有与源此表不尽相同的配置文件库：不尽相同此表形态，规范，奇科描述，总和反馈和分区；

两种克林方式：shallow（青绿色克林），deep（较浅克林）。

2. 较浅克林

较浅克林时会完整解码源此表的配置文件库和数据库档案，并生成一个全新独立国家的此表。

a. 较浅克林语义

在SQL中会运引CREATE TABLE语义；在Python和Scala语义中会运引DeltaTable语义。

# SQL

CREATE TABLE delta.MLT-path/to/copyMLT- CLONE customers

# Python and Scala

DeltaTable

.forName("park", "customers")

.clone("path/to/copy")

b. 较浅克林的物理性质

与源此表相比，克林此表有独立国家的历史记录； 在克林源程中会、或不久发生的对源此表的任何更改，都不时会反映在克林此表中会；

3. 青绿色克林

青绿色克林仅有解码必需克林的此表的配置文件库，此表本身的数据库档案不时会被解码。

a. 青绿色克林语义

与较浅克林语义类似，只是在SQL中会转为SHALLOW CLONE语义；在Python和Scala中会转为isShallow=true。

# SQL

CREATE TABLE delta.MLT-path/to/copyMLT- SHALLOW CLONE customers

# Python and Scala

DeltaTable

.forName("spark", "customers")

.clone("path/to/copy", isShallow=true)

b. 青绿色克林的物理性质

青绿色克林不是自包含的，即自身不是数据库源，如果源档案数据库被删掉，则青绿色克林数据库可能时会不可用； 青绿色克林不解码源宗教事务或COPY INTO相关的配置文件库；

4. 克林的等同于一幕

克林的等同于一幕有很多，比如：数据库存储设备、短期实验、数据库共享和灾难恢复，其中会除了短期实验用于青绿色克林，其它一幕都必需用于较浅克林。

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