云数据仓库ADB慢查询表中，shuffle_size 该列表示什么，是哪一部分的shuffl ?

在云数据仓库中，特别是在阿里云的AnalyticDB（ADB）这样的列式存储大数据处理系统中，"shuffle_size" 是一个反映数据在分布式计算过程中发生shuffle阶段的通信量指标。在MapReduce或Spark等大数据处理框架中，shuffle是指在map阶段完成后，reduce阶段开始前，对中间结果进行排序和分区的过程，使得相同key的数据能够聚集到同一个reduce任务进行处理。shuffle_size就是在这个过程中交换的数据总量，它直接影响着整个查询的性能，因为较大的shuffle_size意味着更高的网络带宽消耗和更长的等待时间。

在云数据仓库ADB的慢查询表中，如果某条SQL查询被标记为慢查询，其中显示的shuffle_size可以帮助我们定位性能瓶颈所在，如果shuffle_size很大，说明这条SQL在执行过程中产生了大量的数据重分布，可能是导致查询变慢的一个重要原因。

慢SQL查询是指在数据仓库中执行耗时较长、效率较低的SQL查询语句。在ADB中，慢查询可能由多种因素导致，如复杂的查询逻辑、缺乏合适索引、数据分布不均、资源分配不合理、join操作不当、group by或sort操作处理大数据量等。ADB通常会有相应的监控和日志功能，帮助用户识别和优化这些慢查询。通过分析查询计划、统计信息和资源使用状况，可以针对性地对SQL语句进行优化，提升查询性能。

在云数据仓库ADB中，shuffle_size指的是查询执行过程中发生的数据混洗操作的大小。

shuffle_size具体涉及到分布式查询执行时，数据在不同节点间进行重新分配（shuffle）的过程。当执行一个查询时，尤其是在进行分组、排序或者联接操作时，需要对数据进行重新分配以保证每个节点都能获得正确的数据子集来继续运算。这个过程中移动的数据量就是shuffle_size，通常以字节(Byte)为单位。

此外，如果shuffle_size较大，可能意味着有较多的网络传输开销，这可能会成为查询性能瓶颈之一。优化查询逻辑、合理设置分区键和分布策略可以有效减少shuffle操作，从而提升查询效率。

总的来说，了解shuffle_size有助于用户分析查询性能并采取相应措施进行优化。

慢SQL查询通常是指执行耗时长、消耗资源多的SQL语句，常见的资源消耗包括CPU、内存和磁盘I/O。以下是对阿里云ADB数据库中几种典型慢查询及其成因分析：
消耗CPU的慢查询原因可能包括：过滤条件未下推到存储层导致无法有效利用索引；Join操作中带有过滤条件，使得过滤在Join后的大数据量上进行；未指定Join条件，造成执行笛卡尔积运算。
消耗内存的慢查询内存消耗大的原因主要有：GROUP BY操作需要缓存字段值；JOIN操作中使用Hash方式时会缓存一张表的数据；SORT操作涉及大量数据的内存排序；窗口函数计算过程中也会占用大量内存。
消耗磁盘I/O的慢查询磁盘I/O消耗大的常见情况有：过滤条件筛选效率低或未下推导致全表扫描；过滤范围设置较大，扫描数据量大；分区较多需扫描的数据量也随之增加。
对于查找和分析这些慢查询，可以通过阿里云ADB MySQL版的SQL诊断功能来检索在特定时间段内执行耗时较长的查询，并查看其相关属性（如执行耗时、峰值内存、扫描行数和扫描量）以定位问题所在。同时，也可以参考集群中的information_schema.kepler_slow_sql_merged慢查询表记录的超过默认时间（1秒）的SQL执行统计信息。此回答自钉钉群“云数据仓库ADB-开发者群”。