🎯 情报来源：Databricks
Databricks近日宣布其SQL Serverless服务通过两项核心技术升级实现查询性能再提升25%。在已有5倍性能增益的基础上，典型仪表盘查询时间从20秒进一步缩短至15秒。此次升级包含预测性查询执行（PQE）和Photon向量化洗牌（Vectorized Shuffle）两大创新，将自动部署至所有DBSQL Serverless数据仓库且不增加额外成本。
预测性查询执行技术突破了传统自适应查询的被动响应模式，通过实时监控任务指标（如CPU使用率、数据溢出量），在查询阶段执行中即可动态调整执行计划。相比Apache Spark原有的自适应查询执行（AQE）只能在阶段完成后调整的方案，PQE将干预响应时间从秒级缩短至毫秒级，有效解决了数据倾斜等历史难题。
Photon向量化洗牌技术则针对分布式查询中最耗时的数据重组环节进行了架构级改造。通过采用列式存储结构和优化内存访问模式，使随机内存访问距离缩短40%，实测复杂查询的洗牌操作耗时降低18-22%。这项改进特别适用于TB级数据分析场景。
核心要点：
- 性能迭代表现：在2022年已实现5倍加速基础上，新版本再获25%性能提升
- 关键技术突破：预测性查询执行实现毫秒级动态调优，Photon洗牌操作内存效率提升40%
- 零成本升级：所有改进自动部署至现有DBSQL Serverless环境
- 典型场景收益：100秒的仪表盘查询经两次优化后降至15秒
- 架构优势：列式存储+向量化处理持续释放现代CPU潜能
📌 情报分析
技术价值：高
预测性查询执行的实时决策机制（延迟<50ms）填补了自适应查询的技术空白，配合Photon引擎的C++原生向量化处理，构成完整的查询加速技术栈。开发者应注意其API保持兼容，但建议测试复杂查询场景下的执行计划变化。技术门槛主要在于需运行在Databricks统一数据平台。
商业价值：高
根据Forrester调研，数据团队60%时间消耗在查询优化。该技术可立即部署至金融风控、实时营销等场景，预计降低30%计算资源消耗。但需注意厂商锁定风险，建议企业同步评估跨平台迁移成本。AWS Redshift等同业产品可能在6-9个月内跟进类似技术。
趋势预测：
未来半年将出现向量化引擎与GPU加速的融合方案，Snowflake等厂商可能通过收购补齐实时优化能力。值得关注9月Spark Summit上开源的AQE增强提案，以及硬件厂商对CXL内存协议的适配进展，这可能进一步释放向量化处理潜力。