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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。