SQL獨享版：千億級日誌查詢最佳化方案

普通查詢的局限性

普通查詢在超大規模資料處理時存在以下局限：

• 結果不精確：資源限制（如時間片、IO、資料量）可能導致部分資料未載入，影響統計準確性。

• 效能瓶頸：單Shard僅支援400MB資料量，TB級日誌量或更高並發的分析需求可能會受限。

• 資源競爭：多租戶共用資源，可能會出現局部的資源競爭。

SQL獨享版的核心價值

SQL增強

Log Service中的資料必定儲存在某一個分區（Shard）。當使用SQL分析時，單個分區（Shard）的資料處理能力有限，如果資料規模過大，可能會存在效能問題或資料掃描過程被截斷。增加Shard數量可以提升讀寫能力，但只對新寫入的資料生效，而且可能導致即時消費的用戶端過多。SQL增強在資源調度上實現Auto Scaling，使SQL分析能力得以動態提升，典型情境包括：

• 分析效能要求高的情境，例如即時資料分析。

• 長周期的資料分析情境，例如月維度資料分析。

• 超大規模的資料分析情境，例如千億行資料的分析。

• 高並發的資料分析情境，例如多指標多維度（SQL並發數大於15）的報表分析、點查分析。

SQL完全精確

Log Service在進行超大規模資料分析時，以下幾種情況可能導致資料載入中斷：

1. 時間片耗盡：分配的時間資源用完。

2. 資料量超過閾值：載入的資料總量超出限制。

3. 資料行數超過閾值：載入的行數超出限制。

4. IO操作次數超過閾值：資料的磁碟讀取次數超出限制。

這些情況均可能導致部分資料未能完全載入，從而影響最終結果的精確性，SQL完全精確可以解決這些問題。典型的情境包括：

1. 業務監控警示：關鍵業務監控要求資料分析結果精確。

2. 業務營運分析：嚴肅分析情境，如涉及營收、財務、留存、轉化等關鍵計量的分析。

3. 線上資料服務：基於SQL分析結果對外部使用者提供資料服務，要求分析結果必須準確無誤。