Presto SQL

一、Presto SQL介紹

Presto SQL是一個由Facebook開源的分散式SQL查詢引擎，Presto SQL可處理從幾個GB到PB（petabytes）級別的數據，並且能在秒級響應查詢，提供高可靠性和可擴展性。Presto SQL可以查詢多個數據源，如Hadoop HDFS、Amazon S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，主要特點如下：

1、快速響應：PrestoSQL是一種分散式的查詢引擎，它可以執行多節點查詢，並且可以平行化處理大規模數據;

2、可擴展性：PrestoSQL使用分散式的架構，可以根據業務需求擴展節點，實現「橫向擴展」;

3、高可靠性：PrestoSQL具有異常處理和容錯機制，可以自動恢復失敗的節點，確保查詢持續進行；

4、支持多數據源：PrestoSQL支持多種數據源，例如HDFS、S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，可以直接查詢分散式存儲的數據。

二、Presto SQL的數據處理能力

在Presto SQL中，數據處理主要包括數據訪問、數據格式解析和查詢優化器等幾個部分：

1、數據訪問：Presto SQL可以查詢多個數據源，包括HDFS、S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，可以直接訪問這些數據源;

2、數據格式解析：Presto SQL可以解析多種數據格式，包括CSV、ORC、RCFile、JSON、XML等，可以處理這些格式文件;

3、查詢優化器：Presto SQL中的查詢優化器提供了多種優化演算法，包括謂詞下推、多個小查詢轉換為一個大查詢、分區裁剪等，可以對查詢進行優化。

三、Presto SQL的語法特點

Presto SQL的語法與標準的SQL語法略有不同，主要包括如下幾個方面：

1、自定義函數：Presto SQL支持自定義函數，包括UDF（用戶自定義函數）和UDAF（用戶自定義聚合函數），可以根據業務需求自定義函數;

 --示例代碼
--創建自定義函數
CREATE FUNCTION myudf(name VARCHAR) RETURNS VARCHAR 
RETURN 'hello, ' || name || '!';
--調用自定義函數
SELECT myudf('Presto SQL'); 

2、分頁查詢：Presto SQL的分頁查詢語法與標準SQL稍有不同，使用LIMIT和OFFSET關鍵字實現，OFFSET表示從第幾條記錄開始查，LIMIT表示查幾條記錄;

 --示例代碼
--查詢前10條記錄
SELECT * FROM mytable LIMIT 10;
--查詢第11-20條記錄
SELECT * FROM mytable LIMIT 10 OFFSET 10; 

3、連接查詢：Presto SQL支持多種連接查詢，包括INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN、FULL OUTER JOIN等;

 --示例代碼
--inner join
SELECT a.id, a.name, b.score FROM students a 
INNER JOIN scores b ON a.id = b.stu_id;
--left outer join
SELECT a.id, a.name, b.score FROM students a 
LEFT OUTER JOIN scores b ON a.id = b.stu_id; 

4、子查詢：Presto SQL支持多種子查詢，包括標量子查詢、行子查詢、集合子查詢等;

 --示例代碼
--標量子查詢
SELECT * FROM mytable WHERE id = (SELECT MAX(id) FROM mytable); 
--行子查詢
SELECT * FROM mytable WHERE (id, name) IN (SELECT id, name FROM othertable);
--集合子查詢
SELECT * FROM mytable WHERE id IN (SELECT id FROM othertable UNION SELECT id FROM anothertable); 

四、Presto SQL的應用場景

Presto SQL的應用場景非常廣泛，主要適用於大數據處理和企業級數據分析。以下是一些Presto SQL的應用場景：

1、數據倉庫：Presto SQL可以讀取多個數據源，將不同數據源的數據集成到一起，用於數據倉庫的構建和分析;

2、實時數據處理：Presto SQL的快速響應能力可以實現實時數據處理，例如實時風控、實時廣告投放等場景;

3、數據探索：Presto SQL的查詢優化器和分散式架構可以提供高效查詢解決方案，在數據探索和數據可視化方面有廣泛應用。