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本文主要讲讲，spark 3.0之后引入的动态分区裁剪机制，这个会大大提升应用的性能，尤其是在bi等场景下，存在大量的where条件操作。
动态分区裁剪比谓词下推更复杂点，因为他会整合维表的过滤条件，生成filterset，然后用于事实表的过滤，从而减少join。当然，假设数据源能直接下推执行就更好了，下推到数据源处，是需要有索引和预计算类似的内容。
SELECT * FROM Sales WHERE day_of_week = ‘Mon’
假如表按照day_of_week字段分区，那sql应该是将filter下推，先过滤，然后在scan。这就是传统数据库存在索引及预计算的时候所说的谓词下推执行。Spark 3.0的分区裁剪的场景主要是基于谓词下推执行filter(动态生成)，然后应用于事实表和维表join的场景。如果存在分区表和维表上的filter，则通过添加dynamic-partition-pruning filter来实现对另一张表的动态分区修剪。有下面一个简单的sql，完成的功能是事实表(sales)和维表(Date)的join:
SELECT * FROM Sales JOIN Date WHERE Date.day_of_week = ‘Mon’；
假如不存在任何下推执行的优化，执行过程就应该如下图：
上图就是不存在任何谓词下推执行优化的计算过程，全量扫描事实表sales和维表date表，然后完成join，生成的表基础上进行filter操作，然后再scan计算，显然这样做很浪费性能。
假如维表支持下推执行，那么就可以先进行维表的filter操作，减少维表Date的数据量加载，然后在进行事实表sales的scan和维表date的scan，最后进行join操作。想一想，由于where条件的filter是维表Date的，spark读取事实表的时候也是需要使用扫描的全表数据来和维表Date实现join，这就大大增加了计算量。假如能进一步优化，通过维表date的filter，生成一个新的事实表的salesFilterSet，应用到事实表sales，那么就可以大大减少join计算性能消耗。也即是这个样子：表t1和t2进行join，为了减少参加join计算的数据量，就为t1表计算（上图右侧sql）生成了一个filter数据集，然后再扫描之后过滤。当然，这个就要权衡一下，filter数据集生成的子查询及保存的性能消耗，与对数据过滤对join的性能优化的对比了，这就要讲到spark sql的优化模型了。spark sql 是如何实现sql优化操作的呢？现在sql解析的过程中完成sql语法优化，然后再根据统计代价模型来进行动态执行优化。逻辑执行计划的优化都是静态的，物理计划的选择可以基于统计代价模型来计算动态选择。下图是一个基于分区ID的join实现。维表的数据是没有分区的，事实表的数据是分区的。假如没有动态分区裁剪，那么完成的执行过程就如图所示。事实表和维表都需要全表扫描，然后对维表执行filter操作，最后再进行join操作。假如对维表的filter操作，进行一些计算然后可以生成事实表的filter set，那么就可以减少维表和事实表join的数据量了。就如前面的t1和t2的join例子一样。
当然，上面的例子要考虑计算和保存事实表的filter set集合的开销是否远小于其减少join数据量的增益，否则就得不偿失了。还有一种join大家都比较熟悉，那就是Broadcast Hash Join。这种主要是重用广播的结果，来实现filter功能。这个的理解要基于BroadcastExchangeExec。后面出文章详细聊吧。至于效果码，可以关注浪尖微信公众号：bigdatatip。然后输入 ：dpp 获取完整的ppt。
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