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Databricks 提供的自动选择最优聚类键的功能，减少人工干预。

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Debunking 8 data layout myths: why Liquid Clustering outperforms partitioning

Databricks · 8.5 分

Liquid Clustering 在现代 Lakehouse 中优于传统分区，因为它动态优化数据布局、避免小文件问题，并支持多维聚类和自动选择键，而传统分区在75%以上场景中导致过度分区和性能下降。

Debunking 8 data layout myths: why Liquid Clustering outperforms partitioning

Databricks6月2日2166 字 (约 9 分钟)

Liquid Clustering outperforms traditional partitioning in modern Lakehouses by dynamically optimizing data layout, avoiding small-file issues, supporting multi-dimensional clustering, and enabling automatic key selection—while Hive-style partitioning causes over-partitioning and performance degradation in over 75% of cases.

入选理由：Hive-style 分区在超过75%的案例中导致过度分区和小文件问题，影响查询性能。

FeaturedArticle#Databricks#Lakehouse#Liquid Clustering#Data Layout#Partitioning英文

跨材料问答 · Automatic Liquid Clustering

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