请问一下大数据计算MaxCompute，ODPS在查询时报CTE子查询过于复杂？

大数据计算MaxCompute、ODPS查询时CTE子查询过于复杂的问题

在大数据计算中，MaxCompute（原名ODPS）是一种基于阿里云的大数据计算服务，在使用MaxCompute进行查询时，可能会遇到CTE（Common Table Expression）子查询过于复杂的问题，CTE是SQL语句中的一种临时结果集，可以在SELECT、INSERT、UPDATE或DELETE语句中引用，当CTE子查询过于复杂时，可能导致查询性能下降，甚至无法执行。

原因分析

1、CTE嵌套层数过多：当CTE嵌套层数过多时，会导致查询计划变得复杂，从而影响查询性能。

2、CTE子查询中的JOIN操作过多：在CTE子查询中，过多的JOIN操作可能导致数据膨胀，从而影响查询性能。

3、CTE子查询中的聚合操作过多：在CTE子查询中，过多的聚合操作可能导致计算量增加，从而影响查询性能。

4、CTE子查询中的数据倾斜：当CTE子查询中的数据分布不均匀时，可能导致某些节点的计算压力过大，从而影响查询性能。

解决方案

针对上述原因，可以采取以下措施优化CTE子查询：

1、减少CTE嵌套层数：尽量将复杂的CTE拆分成多个简单的CTE，以降低查询计划的复杂度。

2、优化JOIN操作：对于CTE子查询中的JOIN操作，可以尝试调整表的顺序、使用合适的JOIN类型（如INNER JOIN、LEFT JOIN等），以及利用索引等方法进行优化。

3、优化聚合操作：对于CTE子查询中的聚合操作，可以尝试使用GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP等高级聚合功能进行优化。

4、解决数据倾斜问题：针对CTE子查询中的数据倾斜问题，可以尝试使用分桶表、分区表等方法进行优化。

5、使用其他查询方式替代CTE：在某些情况下，可以考虑使用其他查询方式（如子查询、临时表等）替代CTE，以提高查询性能。

示例

假设有如下CTE子查询：

WITH sales_data AS (
  SELECT
    product_id,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
  FROM
    sales
  GROUP BY
    product_id
),
top_products AS (
  SELECT
    product_id,
    total_sales
  FROM
    sales_data
  ORDER BY
    total_sales DESC
  LIMIT 10
)
SELECT
  *
FROM
  top_products;

可以将上述CTE子查询拆分为两个简单的CTE：

WITH sales_data AS (
  SELECT
    product_id,
    SUM(sales_amount) AS total_sales
  FROM
    sales
  GROUP BY
    product_id
),
top_products AS (
  SELECT
    product_id,
    total_sales
  FROM
    sales_data
  ORDER BY
    total_sales DESC
  LIMIT 10
)
SELECT
  *
FROM
  top_products;

通过减少CTE嵌套层数，可以提高查询性能。