Presto是一個(gè)開源的分布式SQL查詢引擎，旨在對大規(guī)模數(shù)據(jù)集進(jìn)行高速、實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)分析。為了降低Presto分布式查詢的延遲，可以采取以下優(yōu)化措施：
查詢優(yōu)化
- 選擇必要的字段：避免使用
*號(hào)，只選擇需要的字段。
- 過濾條件優(yōu)化：在過濾條件中加入分區(qū)字段，減少查詢的數(shù)據(jù)量。
- 合理安排Group by語句：按照每個(gè)字段distinct數(shù)據(jù)多少進(jìn)行降序排列。
- 使用Limit：對于需要排序的查詢，使用
LIMIT可以減少排序計(jì)算和內(nèi)存壓力。
- 使用regexp_like代替多個(gè)like語句：使用
regexp_like對性能有較大提升。
- 使用Rank函數(shù)代替row_number函數(shù)：在某些場景下，使用
rank()函數(shù)性能更好。
存儲(chǔ)優(yōu)化
- 合理設(shè)置分區(qū)：根據(jù)元信息讀取分區(qū)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)讀取量。
- 使用列式存儲(chǔ)：如ORC格式，優(yōu)化數(shù)據(jù)讀取。
- 使用壓縮數(shù)據(jù)：如snappy壓縮，減少節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸?shù)腎O帶寬壓力。
- 預(yù)先排序：對于經(jīng)常需要過濾的字段，預(yù)先排序可以跳過讀取不必要的數(shù)據(jù)。
配置優(yōu)化
- 啟用緩存：如Alluxio SDK緩存，可以減少表掃描延遲。
- 調(diào)整內(nèi)存配置：確保有足夠的內(nèi)存供查詢使用。
- 優(yōu)化并行查詢：設(shè)置合適的并行度來提高查詢性能。
Join優(yōu)化
- 使用Join語句時(shí)將大表放在左邊：避免內(nèi)存溢出錯(cuò)誤。
- 使用distributed join：對于大表，使用hash join算法。
通過上述優(yōu)化措施，可以有效降低Presto分布式查詢的延遲，提高查詢性能。
實(shí)際案例
- Uber的優(yōu)化實(shí)踐：部署Alluxio SDK Cache，查詢時(shí)間波動(dòng)減少，查詢性能穩(wěn)定。
- 沃爾瑪?shù)膬?yōu)化實(shí)踐：通過Alluxio分布式緩存實(shí)現(xiàn)混合云數(shù)據(jù)訪問，查詢延遲穩(wěn)定，范圍查詢性能提升。
綜上所述，通過合理的查詢優(yōu)化、存儲(chǔ)優(yōu)化、配置優(yōu)化以及Join優(yōu)化，可以顯著降低Presto分布式查詢的延遲，提升查詢性能。同時(shí)，結(jié)合實(shí)際的優(yōu)化案例，可以為企業(yè)和機(jī)構(gòu)提供具體的優(yōu)化策略和方案。
