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在Presto中，两个SQL查询需要很大的时间差

可能是由于以下原因：

数据量差异：如果两个查询涉及的数据量不同，较大的查询可能需要更长的时间来处理和返回结果。这可能是因为较大的数据集需要更多的计算资源和时间来处理。
查询复杂度：如果两个查询的复杂度不同，较复杂的查询可能需要更长的时间来执行。复杂的查询可能涉及多个表、多个连接和聚合操作，这些操作可能需要更多的计算和处理时间。
数据分布不均：如果数据在集群中的分布不均匀，较大的查询可能需要更长的时间来处理。如果数据分布不均匀，查询可能需要从多个节点获取数据，这可能导致较大的查询时间较长。
硬件资源限制：如果查询所在的节点的硬件资源有限，较大的查询可能需要更长的时间来执行。较大的查询可能需要更多的内存和计算资源来处理，如果节点的资源有限，查询可能会受到限制。

为了解决这个问题，可以考虑以下方法：

优化查询：通过优化查询语句和查询计划，可以减少查询的复杂度和执行时间。可以使用适当的索引、分区和聚合操作来提高查询性能。
调整硬件资源：如果查询所在的节点的硬件资源有限，可以考虑增加节点的资源，例如增加内存、CPU等。这样可以提供更多的计算资源来处理较大的查询。
数据分区和分片：可以考虑对数据进行分区和分片，以便查询可以并行处理。通过将数据分布在多个节点上，可以减少查询时间。
数据压缩和索引：可以考虑使用数据压缩和索引来减少数据的存储和访问时间。压缩和索引可以减少数据的大小和查询时间。

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相关搜索:(简单)在presto SQL中进行日期转换的SQL查询 Lucee在SQL查询中需要重复的列 Presto查询:在map中查找最大值的key SQL LINQ查询在两个表中循环 sql server中两个时间列之间的时间差 SQL SERVER中需要支持的Select查询 SQL中两个查询的计算 SQL查询中不需要的行项目在linq to sql查询中连接两个表在MS SQL中连接两个SQL查询

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一条查询SQL在MySQL中是怎么执行的

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【SQL】在一个含有group by的查询sql中，同时存在having和where，sql在解析执行的时候，先执行的是哪一个？...FROM>ON>JOIN>WHERE>GROUP BY>WITH CUBE or WITH ROLLUP>HAVING>SELECT>DISTINCT>ORDER BY>TOP where过滤from所指定的数据源...，但对于group by所产生的分组无效； having过滤分组，它依附于group by存在。

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hivesql和prestosql对比

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小姐姐都能听懂的 Presto 详解！揭秘 Presto 最佳实践

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Presto原理&调优&面试&实战全面升级版

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用 Apache Pulsar SQL 查询数据流

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大数据OLAP系统（2）——开源组件篇

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Presto在滴滴的探索与实践

桔妹导读：Presto在滴滴内部发展三年，已经成为滴滴内部Ad-Hoc和Hive SQL加速的首选引擎。...在Gateway层，我们做了一些优化来区分大查询、中查询及小查询，对于查询时间小于3分钟的，我们即认为适合Presto查询，比如通过HBO（基于历史的统计信息）及JOIN数量来区分查询大小，架构图见：...而在19年初（0.215版本是社区分家版本），Presto社区分家，分为两个项目，叫PrestoDB和PrestoSQL，两者都成立了自己的基金会。...而在技术选型时，我们没有在Presto上层，即没有在Gateway这层做SQL兼容，主要是因为开发量较大，且UDF相关的开发和转换成本太高，另外就是需要多做一次SQL解析，查询性能会受到影响，同时增加了...，方便我们及时定位问题，包括指标查看及SQL回放等，如下图所示，可以查看某集群的成功及失败SQL数，我们可以通过定义查询失败率来触发报警：在Presto交流社区，Presto的稳定性问题困扰了很多Presto

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各类SQL日期时间处理方法

使用的SQL多了不知道大家有没这样的困惑，SQL的语法大的方面是一致的，如SELECT,JOIN,GROUP BY等，但是在一些函数或某些特定功能处理上还是有很大差异的，而这些差异经常给大家带来困惑，尤其是一个新手从一种...今天就把大家常用的SQL语言做一个总结，来看看他们在日期时间处理方面的差异。...presto这里的转换使用起来比较麻烦，需要to_unixtime和timestamp结合起来使用才行。...hive保持一致 mysql:selecct datediff(date1,date2) from table1; --基本与hive的用法一致说明：有了以上两步日期和时间戳之间的互转，这里求两个日期的时间差值就相对来说比较简单了...备注：以上列出了大家工作中常用的一些SQL在日期处理上的一些差别，可能存在部分不严谨的地方，欢迎大家指出。另外在一些功能上也不限于以上提供的方式，大家如果有更好更简洁的方式也欢迎提出。

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为什么要使用Presto

3.2 SQL-on-Anything Presto 最初的目标是在 HDFS 中查询数据，这个目标完成的非常好。...它们比较类似，但是却可以引起混乱以及需要学习各种细节。如果不使用数据仓库，则无法在查询中合并来自不同系统的数据。 Presto 可以帮你解决以上所有问题。你可以在 Presto 中访问所有数据库。...Presto 允许您使用联合查询来做到这一点。联合查询是一种 SQL 查询，可以在同一条语句中引用和使用完全不同的系统中的不同数据库和 schemas。...您可以同时查询 Presto 中的所有数据源，并且在同一查询中使用相同的 SQL。将联合查询与 Presto 结合使用可以使您获得原本无法了解的信息。...这些需要很多的计算能力才能完全运行它们，否则需要花很多天才能得到答案。 Presto 在设计中规避了数据拷贝。并行处理以及很多的优化工作都会改善 Presto 的分析性能。

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大数据OLAP框架对比

于是在OLAP处理方式上，我们多了一种：维度聚合，预计算该方式是通过预先组合好的维度，来离线预计算需要处理的数据，这样就可以实现在实时查询的实时响应，并且数据量只和组合的维度有关系...维度的属性值映射成多维数组的下标或者下标范围，事实以多维数组的值存储在数组单元中，优势是查询快速，缺点是数据量不容易控制，可能会出现维度爆炸的问题。...Presto支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。...基于预计算的方式，则略微显得不太灵活，无法查询预计算外的数据，但是其优点是相对稳定，数据量的增大不会对查询速度造成很大的影响，其需要的存储空间也不会随着数据量增大而膨胀。 ?...，而Presto的速度比较依赖网络，因为其本身并不具备存储数据的功能， ClickHouse目前是MPP速度最快的引擎，不过其在多表查询上性能也并不好。

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干货 | 携程机票大数据架构最佳实践

本文来自许鹏在〖DAMS 2017中国数据资产管理峰会〗上的分享，首发DBAplus社群（ID：dbaplus）。...那么我们会自动判别到底是到ES这一侧还是到Presto进行取数。在很多公司的使用当中，数据分析这一块是需要报表的，就是要有很好的Dashboard。...Presto只专注于数据的分析，只关注SQL查询层面，只做一件事，这个充分体现了Unix的哲学，遵循只干一件活，不同的活通过Pipeline的方式串起来。...比如从原来的百M网卡升级到千M网卡，从千M到万M，查询的响应速度会有很大提升。 ?...但就是因为采用了这种方式，因为后面是它采用了Presto这个引擎，在部门内部，我们有不少同事都在使用这个进行数据查询，目前的日常使用量应该是在近8K的样子，因为最近还升级了一下网卡，升级到万M网卡，使得速度更加快

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OLAP组件选型

(> 1000 rows)进行写入不修改已添加的数据每次查询都从数据库中读取大量的行，但是同时又仅需要少量的列宽表，即每个表包含着大量的列较少的查询(通常每台服务器每秒数百个查询或更少) 对于简单查询...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。...所以要理解Druid，需要将其理解为两个系统，即输入系统和查询系统。...2、可以接入hive数据 3、单表查询数据较多，较少的join，在数仓中完成宽表构建可选组件为druid、clickhouse，考虑到druid时间窗问题，最好需要离线数据同步更新昨天druid中的数据

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你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)

但是Hive 在加载数据的过程中不会对数据进行任何处理，甚至不会对数据进行扫描，因此也没有对数据中的某些 Key 建立索引。...Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...每当新的记录/文件被添加到HDFS中的数据目录时，该表需要被刷新。这个缺点会导致正在执行的查询sql遇到刷新会挂起，查询不动。...所以要理解Druid，需要将其理解为两个系统，即输入系统和查询系统。 Druid的架构如下： ? ?

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干货 | 携程Presto技术演进之路

认证不规范很早以前，携程在Presto中内部嵌入一个Mysql的驱动, 通过在Mysql表中存放用户账号和密码访问Presto的权限认证。实际上和大数据团队整体使用Kerberos的策略格格不入。...没有监控 Presto自身没有监控分析系统，只能通过Presto自身提供的短时监控页面看到最近几分钟的用户查询记录，对分析和追踪历史错误查询带来很大的不便。...新的问题又来了，在认证过程中需要获取Hive的Token，可是Token反复的获取都需要一次Metastore的交互，这样会给Metastore带来压力。...第三阶段，资源管控和监控平台在第三个版本中，我们解决了以下问题：拦截大量生成split的查询SQL Presto监控平台初步搭建限制最大访问的分区数量数据采集流程图 ?...统一的查询引擎，统一的查询引擎可以在presto，kylin，hive spark-sql之间匹配最优的查询引擎，做语法转换后路由过去。

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Presto 分布式SQL查询引擎及原理分析

Presto本身并不存储数据，但是可以接入多种数据源，并且支持跨数据源的级联查询。为何是SQL查询引擎？...2.Presto 的Coordinator/Worker 架构更像 Spark Standalone 模式，只在两个进程和服务中完成。...再者，得益于Presto流水线式的作业计算能力，在很多 SQL 执行时通过分析SQL的执行计划，能把立即展现的数据立即返回。这也是给用户一种很快的“假象”。...Presto 发行版 Presto 到目前为止 Presto 有两大分支: PrestoDB 和 PrestoSQL。两个发行版都满足基本功能，只是在技术细节有细微差别。...实际上Presto 可以代理多种数据源，因此可以作为多种数据库的代理层，尤其是需要夸多种数据源执行SQL的场景。

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盘点：SQL on Hadoop中用到的主要技术

考虑到系统使用的广泛程度与成熟度，在具体举例时一般会拿Hive和Impala为例，当然在调研的过程中也会涉及到一些其他系统，如Spark SQL，Presto，TAJO等。...MPP 在SQL on Hadoop系统中，有两种架构: 基于某个运行时框架，然后套上sql层，来构建查询引擎，典型案例是Hive；仿照过去关系数据库的MPP架构，从头打造一个一体化的查询引擎。...在最近Cloudera做的benchmark中，虽然Impala仍然一路领先，但是基于Spark的Spark SQL完全不逊色于Presto，基于Tez的Hive也不算很差，至少在多用户并发模式下能超过...lineitem表，group by和两处join用的都是l_partkey，所以本来两个子查询和一个join用到三个job，现在只需要用到一个job就可以完成。...比如其他一些具有技术复杂度的功能有：多数据源查询：Presto支持从mysql，cassandra，甚至kafka中去读取数据，这就大大减少了数据整合时间，不需要放到HDFS里才能查询。

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主流大数据OLAP框架对比

在做数据分析时有OLAP、OLTP是我们必定会遇到的技术，在介绍OLAP引擎技术选型之前，我们先看看这两个技术分别是什么意思？...这些痛点，推动了MPP内存迭代和DAG计算模型的诞生和发展，诸如Spark SQL、Flink SQL、Presto这些技术，目前在企业中也非常流行。...Presto没有使用MapReduce，它是通过一个定制的查询和执行引擎来完成的。它的所有的查询处理是在内存中，这也是它的性能很高的一个主要原因。...Presto和Spark SQL有很大的相似性，这是它区别于Hive的最根本的区别。...所以要理解Druid，需要将其理解为两个系统，即输入系统和查询系统。

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