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本书共分为4篇：认知篇，阐述大数据计算或存储引擎发展至今，最终都会选择以SQL作为统一查询语言的原因，以及这种选择的利弊；原理篇，透过现象看本质，以几个主流的引擎框架为例，通过深入源码的方式探索SQL执行背后的秘密；实践篇，详细描述引擎查询优化器的两大优化策略，以及各自的实现原理、示例和局限性，以Hive、Spark、Flink等主流引擎为蓝本，探索SQL优化的解决思路和方法论，以及配置参数、调整存储和查询语句改写等的方法，从不同的视角对SQL语句进行优化；案例篇，以实践篇的各种真实需

"高性能计算机的性能持续增长，然而由于负载不均、资源竞争等性能问题，大量并行程序无法高效地利用底层硬件系统，导致了极大的资源浪费。围绕上述挑战，本书在大规模并行程序性能分析与优化方面开展了深入研究，主要的特色为结合编译技术和图分析技术进行性能分析与优化指导。书中介绍了性能分析与优化的相关背景和当前面临的重要挑战，并针对这些挑战进行了四方面的研究工作：针对并行程序性能瓶颈定位难的挑战，提出了基于图分析技术的自动可扩展性瓶颈检测方法，并实现了轻量级的瓶颈检测系统；针对大规模并行程序性能分析系统开发复