有些数据格式是柱状的。这意味着它们将信息存储在列或行中。它们很受欢迎，因为它们可以比基于行的查询更容易地用于某些类型的查询。Parquet支持并行查询处理，这意味着它可以将数据拆分为几个文件，以便一次读入多个处理器。这允许您通过将数据分割成块来更快地处理非常大的数据集，从而可以同时进行处理。在本文中，我们将讨论8种使用Parquet优化查询的方法。
1)使用镶木地板和分隔的列
在生成分区表时，请确保在表的模式定义中包含希望作为分区列的列。如果使用正确，对数据进行分区可以显著提高许多操作的性能。例如，您可以使用这种技术根据某些标准对相关记录进行分组，并确保只从相关分区读取数据，而不是从所有分区读取数据，从而加快应用程序的加载时间和提高效率。
2)使用与数据加载速度匹配的拼块大小
当您以Parquet格式存储数据时，正确选择每个块的记录数量是很重要的。例如，如果您创建了一个很大的块大小(例如，100万条记录)，将会有更多的文件碎片，这会影响I/O速度。
3)按列存储
当以Parquet格式保存数据时，请确保以列模式包含要存储的列。对列的一个子集进行操作的查询将不需要加载任何其他列，并将节省磁盘空间和内存使用。
4)不要使用不必要的栏目
在读取Parquet文件时，请确保只包含查询所需的列。在某些情况下，这可能意味着从文件中读取每一列，然后将它们存储在另一个位置，以便进一步分析或处理。
5)使用支持数据类型的拼字编码
Parquet支持广泛的数据类型，因此要确保正确地表示数据。如果你使用布尔值(例如，true或false)， Parquet格式将它们序列化为字符串(例如，“true”或“false”)。另一方面，“位”编码可用于有效地处理由0和1组成的字符串。如果您理解布尔值实际上存储为0和1，您可以使用“比特”编码。这种优化将减少网络使用，因为需要通过网络发送的字节更少。
6)对时间序列数据使用字典编码
字典编码是一种在压缩数据中存储唯一值及其频率的压缩类型。当请求一个值时，可以快速查阅字典以发现它的频率，这在处理时间戳等高基数列时非常有用。
7)对大型二进制数据使用列交换编码
在处理二进制数据时，使用“BLOBS”编码或“BYTES”。这对于大的二进制数据很有好处，因为它将被压缩并存储在彼此旁边。这可以帮助您在查询期间使用内存。
8)尽可能使用不同的数据类型
在Parquet文件中，单个列中的不同数据类型可能包含不同的数据类型。这意味着每行有多个不同类型的值，而不是每行只有一个值。这是有益的，因为它们减少了存储其中存储的最频繁类型的数据所需的空间量，同时仍然允许您使用更大的种类。
结论:
Parquet是一种柱状数据存储格式，用于更好地组织和查询大型数据集。通过遵循以下几个简单的标准，您可以提高查询的性能并使用更少的资源。
