即席查询—Presto

即席查询—Presto

1 提高查询速度？

1、基于内存：充分利用内存引入Presto

2、预计算：查之前将可能查询的结果都计算出（提前计算出）kylin

2 定义

Presto是一个开源的分布式的SQL查询引擎，数据量支持GB到PB字节，主要用来处理秒级查询的场景。但是它并不是一个标准的数据库，只是用来解析SQL。

3 架构

各功能解释如下

4 优、缺

优

1、基于内存计算，减少磁盘IO

2、支持多种数据源，可以进行跨数据源的连表查询，比如读取hive某表信息和mysql中进行表的关联匹配（主要的原因是因为presto有其统一的数据结构schema+table）

缺

缺点无非是效率和数量的不平衡，虽说presto可以处理PB级别的数据，但它并不是将这个数据放在内存中进行计算，而是根据场景进行调整，比如一些聚合（count、avg、sum、max等）的操作就会边读、边算、边清内存，然后再读再算，所以这种消耗内存不高，但是连表查会产生大量临时数据（主要就是多表联合得先生成一个最终需要查询的临时表，再进行查询操作），因而速度会慢；解决方案：可以先在hive里面提前进行多表关联成大宽表的操作，然后presto就可直接查询

5 命令行客户端

./prestocli --server master:8881 --catalog hive --schema default

它和hive查询不太一样，它不是全部出来，只会出现一部分，可以使用回车出现一行，空格进行换页，到最后结尾end的时候按q退出

其实它中间查询是由一个通道，查多少拿多少，没有全部显示直接退出可能会报断开的管道错；如果不添加LZO的依赖，presto查询会出问题

6 可视化客户端

nohup bin/yanagishima-start.sh >y.log 2>&1 &

7 优化

7.1 数据存储

1、分区处理：合理化的设置分区，同hive类似；合理的分区可以减少它的数据读取量，提升查询的性能

2、存储格式：对ORC文件进行特定的优化，相对于Parquet，对ORC更友好

3、压缩格式：选择snappy优先，要求速度快

7.2 SQL

1、选择字段：选择需要的字段进行读取、减少数据量，少用*

2、分区字段：能以分区作为过滤条件，尽量使用分区

3、Group By：将group by语句中的字段按照每个字段的distinct数据多少进行降序排列

4、Order By：如果需要使用order by进行全局排序查询TopN或者BottomN（倒数），使用limit可减少排序计算和内存的压力

5、Join：①broadcast join大表join小表，presto中join的默认算法是broadcast join，采用的大表切分、小表广播，大表会被切分成每份送往worker，小表直接广播复制到worker中进行join；②hash join大表join大表，会根据要join的字段将两张表进行hash，hash相同的进入同一worker进行join

8 避坑

1、引用关键字：避免对关键字的冲突引用，MySQL对字段加反引号`，但在presto对字段是假双引号""，如果字段不是关键字可以不加

2、时间函数：对于时间戳类型（timestamp）需要比较的时候，需要添加timestamp关键字

/*MySQL的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > &＃39;2017-01-01 00:00:00&＃39;; /*Presto中的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > timestamp &＃39;2017-01-01 00:00:00&＃39;;


3、不支持insert overwrite：persto中不支持insert overwrite语法，毕竟它是专门用来查询的，如果实在想插入数据，那只能先delete，然后insert into

4、parquet存储格式：persto只支持parquet列式存储格式的查询，不支持插入