要正确的优化SQL，必须能快速定位性能瓶颈点，或者说快速找到SQL主要的开销所在。慢的设备通常是瓶颈点的成因，如文件下载时的瓶颈点可能是网络速度，本地文件复制时的瓶颈点可能在于硬盘性能。
　　为了快速找到SQL的性能瓶颈点，首先需要读者对各种设备的性能数据有一些基本的认识，如千兆网络带宽是1000Mbps，硬盘转速为每分钟7200/10000转等。
　　下图数据给出了一些当前主流的计算机性能指标。


　　
图1 I/O各层次硬件性能汇总

　　如上图所示，每种设备基本上都有两个重要指标：
　　· 延时(响应时间)：反映硬件的突发处理能力。
　　· 带宽(吞吐量)：反映硬件持续处理能力。
　　通过比较这两种指标，可以发现计算机各系统硬件性能从高到低依次为：CPU→Cache(L1-L2-L3)→内存→SSD硬盘→网络→硬盘。
　　比较性能之后，我们再看一下每种硬件在Hadoop系统进行SQL运算时负责的主要工作：
　　CPU及内存：缓存数据访问、比较、排序、事务检测、SQL解析、函数或逻辑运算、JOIN、数据加解密、加解压等;
　　网络：结果或者Shuffle数据的传输、SQL请求、远程数据访问等;
　　硬盘：数据访问、数据写入、日志记录、外排序、Shuffle等。
　　将以上陈列的各硬件性能指标及其工作内容结合考虑，在Hadoop集群中提升SQL的执行性能是要尽量做到以下四点：
　　1、减少数据访问(减少磁盘访问)
　　2、减少中间结果量(减少网络传输或磁盘访问)
　　3、减少交互次数(减少网络传输、减少调度开销)
　　4、改进算法，减少服务器CPU开销(减少CPU及内存开销)
　　注：实际优化时，除了以上四点还应注意任务分配要均匀且大小适中。
　　总而言之，优化的基本思想是反复迭代，合理利用资源，综合平衡各种开销，以求达到优效果。下面将简单介绍这四种优化思路，以及分别可采用的方法。
　　1. 减少数据访问
　　传统关系型数据库例如MySQL、Oracle等，通常通过提供索引来实现减少数据访问、提升访问速度，但是由于Hadoop不维护键(Key)的特性，因而SQL on Hadoop引擎一般不提供对传统索引的支持，或者功能不像传统索引一样完备。
　　为了达到和索引相似的优化目的，即加快过滤扫描，SQL on Hadoop产品通常提供其他功能用以弥补。以星环科技的Inceptor为例，其本身并没有可用于控制的传统意义上的索引，但是提供了分区、分桶，以及MinMaxFilter、BloomFilter以及RowFilter等用于批量过滤数据的过滤器。这些功能的原理通常是通过把相似、相关或者相等的数据进行归类以减少查询搜索的范围，或者建立基于列式存储的扫描方式尽可能的减少无关数据的读取。使用者需要结合实际语句，把这些功能进行高效组合，合理运用在刀刃上。
　　2. 返回更少的数据
　　返回更少的数据是要求在构造SQL语句时，只SELECT需要的列。因为每个字段的提取都是一个复杂的解析过程，且占用内存，所以为了减少不必要的查询时间，请读者好仅返回需要的字段。比如减少“SELECT *”的使用，因为大多数情况是不需要所有字段的数据的。
　　【例1】如果某用户提交了这样的语句，但是实际需要的只有id、name两个字段：
　　SELECT * FROM product WHERE company_id = 456723
　　LIMIT 100;
　　为了加快执行速度，建议将语句写为：
　　SELECT id， name FROM product
　　WHERE company_id = 456723
　　LIMIT 10;
　　另外若SELECT的结果是用于判断某些条件是否成立，例如EXISTS操作，更加没必要返回所有数据：
　　【例2】某个包含关联的语句，在优化调整前，EXISTS内部返回了满足条件的所有字段值：
　　SELECT … FROM table_name_2 WHERE
　　… EXISTS (
　　SELECT * FROM table_name_1
　　WHERE table_name_1.col1 = table_name_2.col1
　　);
　　但是EXISTS的返回仅用于判断满足条件的记录存在与否，所以EXISTS内部无需返回所有字段。因此可以将EXISTS子句中的“SELECT *”优化为“SELECT 1”：
　　SELECT … FROM table_name_2 WHERE
　　… EXISTS (
　　SELECT 1 FROM table_name_1
　　WHERE table_name_1.col1 = table_name_2.col1
　　);
　　3. 减少交互次数
　　减少交互次数是减少网络通信的交互次数。这里分享与此相关的三种优化情况。
　　Batch DML
　　批量方式处理DML可以大幅度减少和服务器的交互次数。Inceptor数据库访问框架提供了批量提交的接口以服务于大量插入数据。当用户一次性往一个表中插入1000万条数据时，试想如果采用普通的Insert，将和服务器发生1000万次交互，按每秒钟向数据库服务器提交10000次估算，完成所有工作需要消耗1000秒。但是如果采用批量提交模式，每1000条提交一次，和服务器的交互次数减少至1万次，交互次数大大减少，耗时缩短为原来的千分之一。