Iceberg SQL 优化可以从多个方面进行，以下是一些建议：
- 使用合适的文件格式：Iceberg 支持多种文件格式，如 Parquet、ORC 等。选择合适的文件格式可以提高查询性能。例如，Parquet 格式支持列式存储和压缩，可以有效地减少磁盘 I/O 和提高查询速度。
- 优化表结构：在设计表结构时，可以考虑将频繁一起查询的相关字段放在同一列族中，以减少查询时需要扫描的数据量。此外，还可以使用分区表来将数据分散到多个物理存储位置，以提高查询性能。
- 使用索引：Iceberg 支持基于主键的索引，可以为表中的某些列创建索引，以加快查询速度。需要注意的是，索引会占用额外的存储空间，并且在插入、更新或删除数据时可能会降低性能。因此，在使用索引时需要权衡其带来的性能提升和维护成本。
- 优化查询语句：编写高效的 SQL 查询语句可以显著提高查询性能。例如，避免使用 SELECT *，而是只选择需要的列；尽量减少 JOIN 操作，或者使用更高效的 JOIN 算法；避免在 WHERE 子句中使用复杂的条件表达式等。
- 调整并行度：Iceberg 支持并行处理，可以通过调整并行度来提高查询性能。并行度可以根据集群的规模和计算资源进行调整。需要注意的是，过高的并行度可能会导致资源竞争和性能下降，因此需要根据实际情况进行权衡。
- 使用缓存：对于频繁访问的数据，可以考虑使用缓存来提高查询性能。Iceberg 支持与多种缓存系统（如 Apache Spark 的 CacheManager）集成，可以将热点数据缓存在内存中，以减少磁盘 I/O 和提高查询速度。
- 监控和调优：定期监控 Iceberg 集群的性能指标（如查询延迟、资源利用率等），并根据实际情况进行调优。例如，可以增加计算资源、调整并行度、优化表结构等。
总之，Iceberg SQL 优化需要综合考虑多个方面，包括文件格式、表结构、索引、查询语句、并行度、缓存和监控等。通过合理的优化策略，可以显著提高 Iceberg 的查询性能。