Presto分布式查询如何保障性能

Presto分布式查询的性能保障主要依赖于其架构设计、数据存储格式选择、查询优化策略以及内存管理。以下是详细介绍：

架构设计

Presto采用Master-Slave架构，由一个Coordinator和多个Worker节点组成。Coordinator负责解析SQL语句、生成执行计划，并分发任务给Worker节点执行。Worker节点则负责实际执行查询任务。

数据存储格式选择

• 分区：合理设置分区可以减少数据读取量，提升查询性能。
• 列式存储：如ORC和Parquet格式，这些格式优化了数据存储和读取，特别是对于大数据集。
• 数据压缩：如Snappy压缩，可以减少节点间数据传输的IO带宽压力。

查询优化策略

• 只选择必要字段：避免使用*号，减少数据量。
• 过滤条件加上分区字段：减少查询数据量。
• 合理安排Group by语句中字段顺序：对性能有一定提升。

内存管理

Presto将内存分为用户内存和系统内存，使用内存池的方式进行管理，避免不断的申请回收导致性能下降。

其他优化措施

• 使用Alluxio：通过Alluxio分布式缓存，减少数据访问延迟，提升查询性能。
• 任务调度优化：通过基于拓扑的调度算法，使数据源节点尽量靠近数据，减少网络传输开销。

综上所述，Presto通过其独特的架构设计、数据存储格式选择、查询优化策略以及内存管理，有效地保障了分布式查询的性能。