Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎,旨在对大规模数据集进行高速、实时的数据分析。为了降低Presto分布式查询的延迟,可以采取以下优化措施:
查询优化
- 选择必要的字段:避免使用
*
号,只选择需要的字段。 - 过滤条件优化:在过滤条件中加入分区字段,减少查询的数据量。
- 合理安排Group by语句:按照每个字段distinct数据多少进行降序排列。
- 使用Limit:对于需要排序的查询,使用
LIMIT
可以减少排序计算和内存压力。 - 使用regexp_like代替多个like语句:使用
regexp_like
对性能有较大提升。 - 使用Rank函数代替row_number函数:在某些场景下,使用
rank()
函数性能更好。
存储优化
- 合理设置分区:根据元信息读取分区数据,减少数据读取量。
- 使用列式存储:如ORC格式,优化数据读取。
- 使用压缩数据:如snappy压缩,减少节点间数据传输的IO带宽压力。
- 预先排序:对于经常需要过滤的字段,预先排序可以跳过读取不必要的数据。
配置优化
- 启用缓存:如Alluxio SDK缓存,可以减少表扫描延迟。
- 调整内存配置:确保有足够的内存供查询使用。
- 优化并行查询:设置合适的并行度来提高查询性能。
Join优化
- 使用Join语句时将大表放在左边:避免内存溢出错误。
- 使用distributed join:对于大表,使用hash join算法。
通过上述优化措施,可以有效降低Presto分布式查询的延迟,提高查询性能。
实际案例
- Uber的优化实践:部署Alluxio SDK Cache,查询时间波动减少,查询性能稳定。
- 沃尔玛的优化实践:通过Alluxio分布式缓存实现混合云数据访问,查询延迟稳定,范围查询性能提升。
综上所述,通过合理的查询优化、存储优化、配置优化以及Join优化,可以显著降低Presto分布式查询的延迟,提升查询性能。同时,结合实际的优化案例,可以为企业和机构提供具体的优化策略和方案。