调优流程
概述
性能调优是一个系统工程，需要一个完善的方法论和实施体系，来进行系统化的诊断和调优。Doris 系统有了诊断工具和分析工具的强大支持，可以高效的进行性能问题的诊断，分析定位和调优解决。完整的调优四步流程如下所示：
第 1 步：使用性能诊断工具进行慢查询定位
针对运行在 Doris 上的业务系统，使用上述性能诊断工具进行慢 SQL 的定位。
- 如果已经安装了 Doris Manager，推荐使用 Manager 日志页面，方便的进行可视化的慢查询定位。
- 如果没有安装 Manager，可以直查 FE 节点上的
fe.audit.log或者 audit_log 系统表来获取慢 SQL 列表，按优先级进行调优。
第 2 步：Schema 设计与调优
定位到具体的慢 SQL 之后，优先需要对业务 Schema 设计进行检查与调优，排除因为 Schema 设计不合理导致的性能问题。
Schema 设计调优基本可分为三个方面：
- 表级别 Schema 设计调优，如分区分桶个数和字段调优；
- 索引的设计和调优；
- 特定优化手段的使用，如使用 Colocate Group 优化 Join 等。主要目的是排除因为 Schema 设计不合理或者没有充分利用 Doris 现有优化能力导致的性能问题。
详细调优案例请参考文档 计划调优。
第 3 步：计划调优
检查和优化完业务 Schema 后，将进入调优的主体工作，即计划调优与执行调优。如上所述，在性能调优工具中，这个阶段的主要工作是充分利用 Doris 所提供的各种层级的 Explain 工具，对慢 SQL 的执行计划进行系统分析，以找到关键优化点进行针对性优化。
- 针对单表查询和分析场景，可以通过分析执行计划，查看分区裁剪是否正常，使用单表物化视图进行查询加速等。
- 针对复杂多表分析场景，可以分析 Join Order 是否合理等定位具体的性能瓶颈，也可以使用多表物化视图进行透明改写，以加速查询。如果出现非预期的情况，比如 Join Order 不合理，通过观察 Explain 的结果，手工指定 Join Jint 进行执行计划的绑定，如使用 Leading hint 控制 Join Order，使用 Shuffle Hint 调整 Join shuffle 方式，使用 Hint 控制代价改写行为等，以达到调优执行计划的目的。
- 针对部分特定场景，还可以通过使用 Doris 提供的高级功能，比如使用 SQL Cache 加速查询。
详细调优案例请参考文档 计划调优。
第 4 步：执行调优
进入执行调优阶段后，需要根据 SQL 的实际运行情况，一方面验证计划调优的效果，另外一方面在现有计划的前提下，继续分析执行侧的瓶颈点，定位哪个执行阶段慢，或者其他普遍性的原因，如并行度不优等。
以多表分析的查询为例，我们可以通过分析 Profile，来检查计划规划的 Join 顺序是否合理，Runtime Filter 是否生效，并行度是否符合预期等。此外 Profile 还能反馈出一些机器负载的情况，例如 io 慢，网络传输性能不符合预期等。在对这类问题进行确认和定位时，需要使用系统级别的工具来辅助诊断和调优。
详细调优案例请参考文档 执行调优。
在分析具体性能问题的时候，推荐先检查计划，后调优执行的顺序。首先利用 Explain 工具进行执行计划的确认，然后再利用 Profile 工具进行执行性能的定位和调优。如果使用顺序颠倒，有可能会导致效率低下，不利于性能问题的快速定位。
总结
查询调优是一个系统工程，Doris 为用户提供了各个维度的工具，方便从不同层面进行性能问题的诊断、定位、分析与解决。业务人员和 DBA 熟悉了这些诊断和分析工具后，使用合理的调优方法，能够快速有效的解决性能瓶颈，更好的释放 Doris 强大的性能优势，更好的适配业务场景进行业务赋能。
