主要观点：Databricks 性能调优并非靠猜测，需深入理解内部机制，介绍 6 种实用优化技术。
关键信息：

• UDF 优化：Python UDF 性能瓶颈，内置函数、Pandas UDF 更优，需注意配置。
• 分区调优：默认 200 分区不适宜，目标约 128MB 每分区，AQE 可自动优化。
• 文件大小优化：Delta Lake 小文件影响性能，目标 128MB - 1GB，可自动或手动优化。
• 广播变量：共享只读数据，减少网络传输，提高性能。
• 统计与优化：利用统计信息优化查询计划，运行 ANALYZE TABLE 收集统计。
• Photon 引擎：加速 SQL 操作，需特定版本启用，注意成本。
  重要细节：
• UDF 示例代码及不同类型 UDF 的性能对比。
• 分区调优的实际场景及配置示例。
• 文件大小优化的检测查询及多种解决方案。
• 广播变量的使用场景及示例。
• 统计相关的操作及影响。
• Photon 引擎的启用方式及注意事项。
• 生产检查表、性能监控查询及基准测试模板。
• 5 大关键缺失策略及版本兼容性等。
• 快速参考命令如配置、诊断查询、优化维护等。