Presto是一个分布式SQL查询引擎，可以查询多种数据源，如Hadoop，NoSQL数据库和关系型数据库。它由Facebook开发，并在2012年开源，是一个成熟的项目。下面是Presto学习笔记的要点。
- Presto的架构
Presto的架构是基于数据分片和并行处理的。它有一个协调器节点和多个工作节点。协调器节点负责查询计划的生成和任务的分配，工作节点则执行具体的SQL查询操作。Presto的查询计划使用了一种称为cost-based optimization（CBO）的优化方案，可以最大化效率地执行查询。工作节点可以横向扩展，以满足大规模查询的需求。
- Presto的安装
Presto的安装相对简单。首先要从官方网站下载Presto的二进制文件，然后解压到目标位置。在配置文件中设置节点信息和数据源连接信息，就可以启动hive和presto服务。
- Presto的查询语句
Presto支持标准的SQL语句，包括SELECT，FROM，WHERE，GROUP BY和HAVING等。Presto还支持窗口函数，可以对数据进行类似于rank和dense_rank的聚合操作。Presto还支持JOIN操作，可以对多个数据源进行JOIN操作。Presto的查询语句可以通过JDBC或ODBC驱动进行调用。
- Presto的性能优化
为了提高Presto的性能，可以使用以下方法：
- 通过修改配置文件调整Presto的内存和线程池设置。
- 重新分片源数据以提高查询效率。
- 将Join操作中的小表驱动到内存中，以减少IO开销。
- 对查询进行分析，尝试优化查询计划。
- Presto的应用场景
Presto可以查询多个数据源，因此它的应用场景非常广泛，包括：
- 数据仓库查询和分析，可以查询Hadoop等分布式存储系统中的大规模数据。
- 实时数据查询和分析，可以查询实时数据，以便于更快地做出决策。
- NoSQL数据查询和分析，可以查询MongoDB、Redis等NoSQL数据库中的数据。
综上所述，Presto具有高效的查询性能和多种数据源的支持，可以处理大规模数据集上的复杂查询，因此它是一个非常好的分布式SQL查询引擎。 6. Presto的优点
Presto具有以下优点：
- 高效：Presto基于数据分片和并行处理，可以非常高效地执行大规模数据查询。
- 多数据源支持：Presto可以查询多种数据源，包括Hadoop、NoSQL数据库和关系型数据库等，方便用户进行跨数据源的数据查询和分析。
- 灵活：Presto支持标准的SQL语法，同时还支持窗口函数、JOIN操作等高级操作，用户可以根据自己的需要灵活地进行查询和分析。
- 可扩展性强：Presto的工作节点可以横向扩展，可以非常方便地处理大规模数据集的查询操作。
- 社区活跃：Presto是一个开源项目，拥有活跃的社区，用户可以获得及时的技术支持和更新版本的发布。
- Presto的缺点
Presto的缺点主要有以下方面：
- 配置复杂：Presto在部署和配置方面相对比较复杂，需要用户具有一定的运维经验。
- 存储限制：Presto不能管理数据存储，只能查询和分析数据，因此无法像Hadoop和NoSQL数据库那样进行数据存储和处理。
- SQL语法局限性：尽管Presto支持标准SQL语法，但是在某些特定操作上的SQL语法支持可能不够完备，需要用户自行处理。
- Presto的使用案例
近年来，Presto在很多领域得到了广泛的应用。以下是Presto的使用案例：
- Facebook内部数据分析：Presto最初是由Facebook开发的，它在Facebook内部被广泛应用于数据分析和查询操作，处理的数据集非常巨大。
- Airbnb数据分析：Airbnb使用Presto进行大规模数据集的查询和分析，包括用户行为分析、房屋预订数据分析等。
- 阿里巴巴数据分析：阿里巴巴使用Presto进行大规模数据集的查询和分析，包括交易数据分析、日志分析等。
总的来说，Presto作为一个分布式SQL查询引擎，可以支持多种数据源和高效的查询操作，是一个非常有用的工具，特别适用于需要对大规模数据进行分析和查询的场景。
