Liquid Clustering湖仓基准测试

发生了什么

据InfoQ中文发布的基准测试，在Delta Lake上比较四种工作负载后，作者认为Liquid Clustering在点查询、时间范围聚合和大型聚合中延迟最低，推荐查询模式多样或演进的团队默认采用。ZOrdering仅在稳定、高选择性多谓词且过滤列与聚类键完全匹配时更好。测试还显示，日期作为ZOrder二级或三级键时，时间范围查询比按日期分区慢78%；在精确多列过滤场景，Liquid Clustering扫描数据多出十倍且运行速度可能为五分之一。