1. BigQuery支持多語句事務(wù)和快照隔離級別。

2. Redshift通過分析查詢?nèi)罩緛韮?yōu)化更新操作。

3. Spark SQL是Spark的原生模塊，用于支持SQL查詢。

4. Spark SQL使用內(nèi)存列存儲和離堆內(nèi)存來提高性能。

5. JVM的垃圾回收機制在大規(guī)模數(shù)據(jù)處理中可能成為性能瓶頸。

6. Photon是為Spark SQL提供單線程執(zhí)行引擎的庫。

7. Photon不是一個獨立的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)，而是一個執(zhí)行查詢計劃部分的庫。

8. Photon使用Java本地接口（JNI）允許Java調(diào)用C++或C代碼。

9. Photon旨在通過C++代碼無縫替代Spark中最昂貴和CPU密集型的操作。

10. Photon使用矢量化查詢處理和預(yù)編譯的原語以獲得更好的性能。

11. 該論文介紹了一個名為Photon的分布式計算引擎，它是Spark SQL的一部分。

12. Photon通過將查詢計劃轉(zhuǎn)換為列式存儲來提高性能，并使用水平融合來優(yōu)化查詢。

13. Photon還實現(xiàn)了內(nèi)存管理和動態(tài)查詢優(yōu)化，以適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)特征和查詢需求。

14. Photon還支持動態(tài)優(yōu)化查詢計劃，包括合并分區(qū)和選擇合適的操作函數(shù)。

15. Photon的設(shè)計目標是提高Spark SQL的性能和可擴展性，并提供更好的用戶體驗。

16. Delta Lake是一個事務(wù)性數(shù)據(jù)存儲，為數(shù)據(jù)湖提供插入、更新和刪除操作。

17. 它使用日志來跟蹤更新，并定期將其轉(zhuǎn)換為Parquet文件，計算統(tǒng)計信息以進行查詢優(yōu)化。

18. Photon是一個OLAP引擎，利用預(yù)編譯原語和水平操作符融合來提高性能。

19. 它采用C++實現(xiàn)，相比Java或Scala具有更好的控制和性能。

20. 與現(xiàn)有的Spark作業(yè)接口集成，可以無縫采用，不會打擾用戶。