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Impala的查詢優化器包括以下優化策略：
列裁剪（Column Pruning）：在查詢執行過程中，優化器會盡可能地只選擇需要的列，避免讀取不必要的列，從而提高查詢性能。
謂詞下推（Predicate Pushdown）：將過濾條件下推至數據源，減少需要讀取和處理的數據量，提高查詢效率。
表連接重排序（Join Reordering）：重新排列表連接的順序，選擇最優的連接順序，減少處理數據的重復和冗余，從而提高查詢性能。
分區裁剪（Partition Pruning）：基于查詢中的過濾條件，只讀取和處理符合條件的分區數據，避免掃描所有分區數據，提高查詢效率。
統計信息優化（Statistics Optimization）：根據表的統計信息（如數據分布、數據傾斜等），優化查詢執行計劃，選擇最優的執行路徑，提高查詢性能。
子查詢優化（Subquery Optimization）：對子查詢進行優化，減少子查詢的執行次數，降低查詢的復雜度，提高查詢性能。
并行執行（Parallel Execution）：將查詢任務分解為多個子任務，并行執行，提高查詢的并發度和處理速度。
內存管理優化（Memory Management Optimization）：根據查詢的需求，優化內存的分配和管理，避免內存溢出或性能下降的情況。
通過以上優化策略的應用，Impala能夠提高查詢的執行效率和性能，加快數據處理速度，提升用戶體驗。
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