6.2.3 元数据缓存与性能权衡

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6.2.3 元数据缓存与性能权衡 6.2.3 元数据缓存与性能权衡在多Catalog联邦查询系统中，元数据管理是支撑整个查询引擎正确性和效率的基石。当一个查询跨越多个Catalog（如Hive、Iceberg、Delta Lake、PostgreSQL等）时，执行引擎必须动态获取各Catalog的Schema、表结构、分区信息、统计信息乃至访问权限等元数据。这些元数据通常存储在远程服务（如Hive Metastore、AWS Glue、自研元数据服务）中，若每次查询都实时拉取，将带来显著的延迟和资源开销。因此，元数据缓存成为提升联邦查询性能的关键手段。然而，缓存并非万能药——它在提升读性能的同时，也引入了数据一致性、内存占用、缓存失效策略等复杂权衡。