很抱歉，在当前的搜索结果中，并没有找到与Ubuntu Trigger的性能瓶颈解决方法相关的信息。不过，我可以为您提供一些常见性能瓶颈的解决方法以及优化策略：
常见性能瓶颈解决方法
- 数据倾斜：对大表进行采样，找出数据倾斜的key值，并对其进行特殊处理。使用Map Join或Bucket Map Join减少Reduce的数量。
- 大表连接小表：使用临时表将小表数据加载到临时表中，然后在连接操作中先扫描小表。如果小表足够小，可以直接使用Map Join。
- 未利用分区：在WHERE子句中添加分区条件，减少扫描的数据量。使用动态分区功能生成分区表。
- 未压缩的数据：选择合适的压缩格式，如Snappy、LZO等高效的压缩算法，并调整压缩级别。
- 索引缺失：合理利用分区和桶可以起到类似索引的作用。
- 不合理的聚合操作：减少group by和order by的列数，仅使用必要的列进行聚合和排序。预聚合数据以减少数据量。
- 冗余的列选择：仅选择需要的列进行查询。
- 复杂的SQL语句：尽量使用简单的SQL语句，避免嵌套查询。
优化策略
- 服务器硬件资源：监控CPU、内存、磁盘的使用情况，确保没有达到瓶颈。
- 网络问题：检查网络带宽是否足够，是否存在丢包等问题。
- 线程死锁：使用工具如jstack查看线程堆栈，找到并解决死锁问题。
- 中间件拥堵：监控MQ等中间件的队列情况，解决拥堵问题。
希望以上信息对您有所帮助。如果您需要更具体的帮助，建议您提供更详细的信息，例如Trigger的具体使用情况、遇到的性能问题等。