自适应优化的架构是什么样的？

如图所示，按照自适应优化按照的生效场合，可以分为运行中和事后基于历史的两大类。图中蓝色部分是运行中的一些优化方式，首先是对计划的调整，比如对物理算子的选择，最常见的是 HashJoin、SortMergeJoin 或者 Index Join。另外在分布式执行计划中最重要的就是如何进行数据分布，通过对小数据量的进行广播，避免 Join 的另外一边进行数据 Reshuffle。还有就是不同任务计算节点的并发数，对小数据量进行分布式计算会带来额外的资源开销，针对数据倾斜的分片需要进行重新的Reshuffle。另外一个运行中优化的重要手段就是算子本身具备的自适应，在分布式计划中一个非常常见的优化手段就是 Partial Aggregation，但并不是所有的聚合操作都在局部有一定的收敛性，自适应的局部聚合算子在处理了部分数据后，发现本身没有收敛性，可以快速放弃做局部聚合。此外，还有一个运行中的优化手段，就是 DynamicFilterPushDown了，这个目前在很多计算引擎都具备，就不做过多展开。

资料来源：《数据库：从趋势到实践》，链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=1113