在分布式系统中，当某些数据分区或键包含的记录明显多于其他分区或键时，就会发生数据倾斜。这种不平衡会导致查询性能下降，因为过载的节点会成为瓶颈。查询优化器处理倾斜问题，以确保大型查询在集群中高效执行。

　　多维数据分析的最佳 OLAP 数据库优化器使用统计信息来检测连接或分组键中潜在的倾斜。常用技术包括将过大的分区（通过加盐）动态拆分为更小的块并进行分发。一些系统应用倾斜连接优化，广播小型倾斜表而不是对大型表进行洗牌。自适应连接策略可能会根据观察到的数据分布在执行过程中切换算法。这些技术可以防止掉队任务，并在聚合或连接过程中提高集群资源利用率。

　　为了处理倾斜，优化器会收集统计信息，识别不均匀的键分布，并应用键加盐或广播连接等缓解策略。这确保了工作负载在节点间的均衡分配。通过防止单个节点不堪重负，这些优化为涉及倾斜数据集的大型分析查询（例如分析用户活动日志或具有主导类别的销售数据）维持了可预测的性能，从而支持可扩展的数据处理。