Flink 中对于 Filter 中子查询转 SemiJoin/AntiJoin 的条件有着严格的限制，只有当条件都必须是合取范式的情况（谓词都是 AND 链接在一起），才会尝试去做转 SemiJoin...，允许有非等值的条件（比如大于），不过在 Calcite 以及 Presto 中的 SemiJoin 实现，Join 条件必须是等值的。...对于 Dremio-oss 来说，本身是没有 SemiJoin 和 AntiJoin 的优化，本质就是使用 Calcite 子查询消除优化规则（Calcite 中 SubQueryRemoveRule）...这里需要注意，Presto SemiJoin 产出的结果，只是对于 Join 左边数据是否出现在右边的一个标记，还需要再上面增加 Filter + Project，根据标记过滤出在右边的数据。...最后，都看到这了，如果对你有帮助的话，帮我点击一下在看和点赞，你的鼓励，是我更新的最大动力。
”数据，附件如下：machine_consume_detail.sqlmachine_local_info.sql执行如下查询sql：#查询每个省份城市机器营收情况presto:presto_db> select...注意：以上mydb是指定的schema信息，需要配置读取Kafka数据的json配置文件，在Kafka中的数据一般是json格式，producer向Kafka中生产的数据有可能含有key，有可能没有key...,使用presto查询Kafka中的数据，需要将Kafka中的数据映射到表字段上，那么presto读取Kafka数据时就需要有一个配置文件来配置这些内容。...如果读取的Kafka topic中的数据没有key，那么文件配置内容如下：{"tableName": "person_infos","schemaName": "mydb","topicName": "..."},{"name": "person_age","mapping": "personAge","type": "BIGINT"}]}}t2.json，映射presto-topic2中的用户分数数据，生产数据没有
为什么选择Lakehouse 开放Lakehouse允许以较低的成本在中央存储库中整合结构化和半/非结构化数据，并消除运行 ETL 的复杂性。这会带来高性能并减少运行分析的成本和时间。...Presto — 数据湖的 SQL 查询引擎 Presto 是用于数据湖的并行分布式 SQL 查询引擎。它允许对大量数据湖上的数据进行交互式、即席分析。...• 通过 Presto 连接器联合数据源，尤其是数据湖 • 使用 ANSI SQL 标准与现有 SQL 系统无缝集成 Presto 的完整部署有一个Coordinator和多个Worker。...查询由客户端（如命令行界面 (CLI)、BI 工具或支持 SQL 的笔记本）提交给Coordinator。Coordinator使用元数据和数据分布信息解析、分析和生成最优查询执行计划。...它需要构建数据集市/多维数据集，然后从源到目标集市进行连续 ETL，从而导致额外的时间、成本和数据重复。同样数据湖中的数据需要更新并保持一致，而无需运营开销。
片段结果缓存：此外，正在运行叶子阶段的任务（负责从远程存储中拉取数据的任务）可以决定在本地闪存缓存部分计算结果，以防止在多个查询中重复计算。...由于Presto在Meta的ETL作业中得到了广泛的利用，因此查询高度重复且可预测。基于历史的优化器的想法是利用先前完成的重复查询的精确执行统计信息来指导未来重复查询的计划。...SQL函数：虽然UDF提供了灵活性，但出于审计和隐私目的，查询应该能够在没有执行黑匣子的情况下“推理”出来。为了在表达性和可推理性之间取得平衡，引入了SQL函数。...这些系统中也使用了类似的技术，如分离存储和缓存。关于分析SQL批处理引擎，SparkSQL [6]是一个流行的开源引擎，支持长时间运行的ETL作业。...这消除了多个查询引擎的需求，并简化了我们的数据仓库设计。任何新的要求（例如，安全或隐私要求）来到数据仓库都不需要在以前分散的引擎中实现。未来，Presto的单个更改将涵盖所有入口点。
大数据查询引擎Presto简介 SQL on Hadoop： Hive的出现让技术人员可以通过类SQL的方式对批量数据进行查询，而不用开发MapReduce程序 MapReduce计算过程中大量的中间结果磁盘落地使运行效率较低...Presto是什么： Presto是由Facebook开发的分布式SQL查询引擎，用来进行高速实时的数据分析 Presto的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢且不能通过BI等工具展现HDFS...数据的问题 Presto是一个计算引擎，它不存储数据，通过丰富的Connector获取第三方服务的数据，并支持扩展 Presto显而易见的优点： Presto支持标准的SQL，降低了分析人员和开发人员的使用门槛...Presto的一些名词： Plan：Presto将需要执行的SQL进行解析，生成执行计划 Stage：Presto执行计划分 为多个Stage,比如读取数据、聚合数据等 Exchange：用于连接不同的...Presto UDF： 在Presto中，函数大体分为三种：scalar、aggregation和window Scalar就是标量函数，简单来说就是Java中的一个静态方法，本身没有任何状态 Aggregation
这些files.tokens是antlr自动生成词法语法分析等等过程中生成的临时文件，也不会分布式到最终的程序，大小可忽略不计。在生成过程中也没必要消除它们。...4）实现访问器遍历原HSQL生成转换目标语法如Presto逻辑，作为翻译器的返回结果。 这些实现过程因为函数的转换，不同语句转换，调换，裁剪，增加等等逻辑都是在访问器模式遍历语法树的过程中实现的。...函数不同的处理 Cast转换Presto使用VARCHAR而不是STRING 要对两个整数执行浮点除法转换Cast ........总结 统一SQL路由多引擎实现了统一HQL语法和统一入口，屏蔽了多种引擎SQL方言切换，根据各引擎集群空闲负载情况，SQL复杂度及开销成本等路由到合适的引擎执行。...但因Hive天生支持隐式转换，再加上没有标准化建模的数据仓库（没有指定数据标准，同一个通用字段，在不同表中有不同的数据类型等）会给其增加路由其他引擎执行的难度，这里实现部分简单的隐式转换功能，以后会再添加一层语义层
Presto会根据查询中的过滤谓词，尝试选择由最少数量的分区组成的table layout。...Available Statistics Presto提供以下统计信息： 对于表： 行数：table layout中的总行数 对于表中的每一列： 数据大小：需要读取的数据大小 空值分数：空值的分数 不重复值计数...：不重复值的数量 低值：列中的最小值 高值：列中的最大值 可用于特定查询的统计信息集取决于所使用的连接器，并且还可能因表甚至table layout而异。...例如，Hive连接器当前不提供有关数据大小的统计信息。 可以使用SHOW STATS for命令通过Presto SQL界面显示表统计信息。 ?...显示SQL语句的逻辑或分布式执行计划，或验证语句。使用TYPE DISTRIBUTED选项显示分段计划。每个计划片段均由单个或多个Presto节点执行。片段分离代表Presto节点之间的数据交换。
因此，为适应大数据场景，Apache Hive、Presto（现更名为Trino）等专门针对大数据查询优化的工具应运而生，它们不仅保留了SQL的易用性，还引入了诸多创新技术以实现对大规模数据的高效查询。...本文将深入剖析Hive、Presto（Trino）的特点、应用场景，并通过丰富的代码示例展示如何在大数据环境中利用这些工具进行高性能SQL查询。...关键特性与优势HiveQL： 一种类SQL语言，支持大部分标准SQL操作，并扩展了对半结构化数据（如JSON、Avro）的支持。用户可以使用熟悉的SQL语法操作Hadoop上的大数据。...相较于Presto，Trino更注重在生产环境中的稳定性和可管理性，为大规模数据查询提供了更全面的安全保障、资源管理以及长期支持。...Presto（Trino） 在需要快速、交互式查询多种数据源的场景中表现出色，如即席分析、商业智能报告和实时数据探索。
天穹 SuperSQL 是腾讯自研，基于统一的 SQL 语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。...SuperSQL 通过智能路由（RBO/CBO/HBO）的方式，智能筛选出合适的 SQL 并分发给 Presto 执行，以加速 SQL 计算。..."tables"：Presto 查询中涉及到的库表，如果已经在"tables"配置项中存在，则 Presto 会从对应的 Alluxio 集群中读取该库表的数据（首次从 Alluxio 中读取时，如果未有缓存...，则 Alluxio 会将数据缓存下来，后续的读取会直接访问缓存），如果没有在"tables"中配置，则 Presto 会直接访问底层的 HDFS、不经过 Alluxio。"...如果能将 Count Distinct 改写成 Grouping Sets，由于 Group By 会在 Repartitioning 前做预聚合，所以能有效消除上述的数据倾斜问题。
天穹SuperSQL是腾讯自研，基于统一的SQL语言模型，面向机器学习智能调优，提供虚拟化数据和开放式计算引擎的大数据智能融合平台。...SuperSQL通过智能路由（RBO/CBO/HBO）的方式，智能筛选出合适的SQL并分发给Presto执行，以加速SQL计算。...会将数据缓存下来，后续的读取会直接访问缓存），如果没有在"tables"中配置，则Presto会直接访问底层的HDFS、不经过Alluxio。"...阶段的Partition Key有较多重复值，那么就会造成下一个Stage出现数据倾斜的问题，影响MarkDistinct算子的执行速度。...如果能将Count Distinct改写成Grouping Sets，由于Group By会在Repartitioning前做预聚合，所以能有效消除上述的数据倾斜问题。
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。...CBO通过搜索join顺序的所有解空间（表太多的情况下可以用有限深度的贪婪算法），并且算出对应的代价，可以找到最好的顺序。这些都已经在关系数据库中得到了实践。...对于判断数据类型造成的分支判断，动态代码的效果可以消除这些类型判断，还可以展开循环，可以对比下面这段代码，左边是解释性代码，右边是动态生成代码。...这其中没有列存储的一些关键特性，而这些特性在以前的列式数据库中（比如我以前用过的Infobright）早已用到。...更高效的编码方式：RCFile中没有标注每一列的类型，事实上当知道数据类型时，可以采取特定的编码方式，本身就能很大程度上进行数据的压缩。
这时候的Presto集群已经处于一个非常不健康的情况了。 无权限管控：Presto本身并没有做一个很好的权限管控。 这就是我们第一阶段碰到的问题。 3....很多同事在使用Presto的过程中可能都会经常问到的一个问题：Coordinator怎样做HA？...这样可以玩的事情就非常多了，我们可以通过这样部署把某一个要升级的集群分置为0，这样查询就不会往上面打，我们就可以在用户无感的情况下，做很多如负载均衡、HA之类的事情。...ClickHouse参数优化 我们在ClickHouse中根据每个物理机的CPU和内存情况做了一些参数优化，主要是一些merge或者是一些并发还有query这些参数，这里给出一些建议，包括内存、CPU...A：我们目前基本上是用的id类型，其他类型的话取决于你想做什么样的事情，如果是用varchar类型的话也是可以的，但是varchar类型我们试过，性能没有数字类型好。
DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。...当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。...B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。...TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表 (select a from tableA ) except (select a from tableB) except (select...，在SQL语句组合时用的较多 “where 1=1” 是表示选择全部 “where 1=2”全部不选， 如： if @strWhere !
1.事情的始末 公司的sql查询平台提供了HIVE和Presto两种查询引擎来查询hive中的数据，由于presto的速度较快，一般能用presto跑就不用hive跑（有的时候如果使用了hive的UDF...有一个需求需要统计某个时间小于100000s的所有记录，这个时间存在一个map中，然后自然想到的就是where map["stat_time"] <100000 ，结果出来的数据特别少...相信看到这里就已经比较清晰了，这presto种字符串和数字比较，是把数字转化成字符串进行比较，也就是"10000" 和 23比，"10000" 小，由于hive和很多语言以及框架上，这种情况都是把字符串转化成数字...可以将varchar类型的值转为数字类型，反过来转换也可以。...try_cast(value AS type) → type 与cast类似，不过，如果转换失败会返回null，这个只有presto有 另外需要注意的是 hive中的int类型是就是int，而presto
那时候presto就映入眼帘了，初步探索后发现presto确实强大，和我们在用的impala有的一拼，支持的数据源也更多，什么redis、mongo、kafka都可以用sql来查询，真是救星啊，这样那群小白就可以直接使用...presto来查询里面的数据了。...不过presto在不开发插件的情况下，对kafka的数据有格式要求，支持json、avro。但是我只是想用sql查询kafka，而presto功能过于强大，必然整个框架就显得比较厚重了，功能多嘛。...的数据，可以让我们在流数据上持续执行 SQL 查询，KSQL支持广泛的强大的流处理操作，包括聚合、连接、窗口、会话等等。...部署 ksql支持kafka0.11之后的版本，在confluent的V3和V4版本中默认并没有加入ksql server程序，当然V3和V4是支持ksql的，在V5版本中已经默认加入ksql了，为了方便演示
作者：vivo互联网技术-Shuai Guangying 在《探究Presto SQL引擎(1)-巧用Antlr》中，我们介绍了Antlr的基本用法以及如何使用Antlr4实现解析SQL查询CSV数据...，更加深入理解Presto查询引擎支持的SQL语法以及实现思路。...对于集合进行笛卡尔积运算，理解非常简单，就是穷举两个集合中元素所有的组合情况。在数据库中，集合就对应到数据表中的所有行(tuples)，集合中的元素就对应到单行(tuple)。...上述的理论在Presto中可以对应起来，例如Presto中几个常用的Operator, 基本上是见名知意： 动态组装：Operator基于SQL语句的解析实现动态组装，多个Operator形成一个管道...Presto中实现的基本框架，并以NestedLoop Join算法为例，演示了在Presto中的实现核心点。
DB2中列加上后数据类型也不能改变，唯一能改变的是增加varchar类型的长度。...当 ALL 随 UNION 一起使用时（即 UNION ALL），不消除重复行。两种情况下，派生表的每一行不是来自 TABLE1 就是来自 TABLE2。...B： EXCEPT 运算符 EXCEPT 运算符通过包括所有在 TABLE1 中但不在 TABLE2 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表。...TableB和TableC 中的行并消除所有重复行而派生出一个结果表 (select a from tableA except (select a from tableB) except (select...，在SQL语句组合时用的较多 “where 1=1” 是表示选择全部 “where 1=2”全部不选， 如： if @strWhere !
SQL语句表象 冗长 执行时间过长 从全表扫描获取数据 执行计划中的rows、cost很大 冗长的SQL都好理解，一段SQL太长阅读性肯定会差，而且出现问题的频率肯定会更高。...） 相关内部视图如v$、$session_wait等 SQL编写技巧 SQL编写有以下几个通用的技巧： • 合理使用索引 索引少了查询慢；索引多了占用空间大，执行增删改语句的时候需要动态维护索引，影响性能...选择率高（重复值少）且被where频繁引用需要建立B树索引； 一般join列需要建立索引；复杂文档类型查询采用全文索引效率更好；索引的建立要在查询和DML性能之间取得平衡；复合索引创建时要注意基于非前导列查询的情况...NULL, `gmt_create` varchar(30) DEFAULT NULL, PRIMARY KEY (`id`) ); 三张表关联，查询当前用户在当前时间前后10个小时的订单情况...初步优化思路 SQL中 where条件字段类型要跟表结构一致，表中user_id 为varchar(50)类型，实际SQL用的int类型，存在隐式转换，也未添加索引。
，Docker 下启动就没有这个问题。...下面以 Spring Boot 为例，介绍如何在常见的后端应用中引入 Trino。...配置完成后，需要手动创建相关数据源配置（注意注解的名称不能与类名称重复）： @Bean(name = "prestoConfigDataSource") @ConfigurationProperties...下面将对 Trino 中 SQL 的基础使用方法进行介绍。...(25) | | comment | varchar(152) | | (3 rows) 接下来，即可采用标准 SQL 来查询数据： SELECT name FROM
这意味着用户可以使用标准 SQL 查询轻松跨多个源查询数据，而无需了解底层数据源或执行任何 ETL 过程。数据湖加速：Dremio提供强大的加速技术，使用户能够快速分析存储在数据湖中的数据。...Reflections功能基于列式存储和内存计算的原理，通过将常用查询结果预先计算和缓存到磁盘或内存中，以便在后续查询中直接使用，从而避免了重复的计算和 I/O 操作。...降低成本：Dremio 的开源模型使组织能够避免供应商锁定和许可费用。 此外，Dremio 的数据虚拟化功能可以通过消除对昂贵的数据仓库解决方案的需求来帮助降低基础架构成本。...增强协作：Dremio 通过提供所有利益相关者都可以访问的中央数据中心，实现组织中不同团队之间的协作。 它消除了数据孤岛并提高了透明度，从而做出更好的决策。...Presto:Presto是另一个开源的分布式SQL查询引擎，主要用于查询大型数据系统。Presto连接到各种数据源，包括Hadoop、Cassandra、MySQL等。
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