在使用 Spark SQL 时，有几种常见的方法可以提升性能：

• 使用适当的数据结构：Spark SQL 支持多种数据结构，例如 Parquet、Avro、ORC 等。使用适当的数据结构可以提高查询速度和减少存储空间。

• 分区：将数据按照一定规则分区，可以提升性能。

• 缓存数据：使用 Spark SQL 的缓存功能可以将数据集的副本存储在内存中，从而提升性能。

• 使用常量：对于经常使用的常量值，使用常量代替查询中的变量可以提升性能。

• 使用索引：对大型数据集使用索引可以提升性能。

• 优化查询计划：使用 EXPLAIN 命令可以查看查询计划，并使用优化器选项对查询进行优化。

• 并行计算：调整 Spark 的并行度，可以提升性能。

• 适当使用 UDF：使用 UDF 可以扩展 Spark SQL 的功能，但是过多使用 UDF 会导致性能下降。