Presto分布式查询如何降低延迟

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作者
筋斗云
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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。

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