1. 引言
在大數據分析場景下，查詢速度往往是影響業務決策效率的關鍵因素。隨著數據量的增長，傳統的行存儲數據庫難以滿足低延遲的查詢需求，因此，基于列式存儲、向量化計算等技術的查詢引擎應運而生。本篇文章將深入探討 Presto、Trino、Apache Arrow 三種主流的查詢優化工具，剖析其核心機制，并通過案例分析展示它們在實際業務中的應用。
2. Presto：分布式 SQL 查詢引擎
2.1 Presto 介紹
Presto 是由 Facebook 開發的高性能分布式 SQL 查詢引擎，專為交互式查詢優化。它支持查詢 HDFS、S3、Hive、Kafka、Druid、Cassandra 等多種數據源，并且采用 MPP（Massively Parallel Processing）架構，在無需加載數據到本地存儲的情況下提供低延遲查詢。
2.2 Presto 優化機制
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列式存儲支持：支持 Parquet、ORC 等列式存儲格式，減少 I/O 讀取量。
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向量化計算：利用 CPU SIMD 指令批量處理數據，提高計算效率。
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動態過濾（Dynamic Filtering）：自動推測 Join 條件，減少無關數據掃描。
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Predicate Pushdown（謂詞下推）：在 SQL 查詢時，將過濾條件下推至存儲層，減少數據傳輸。
2.3 Presto 業務案例分析
案例：廣告日志分析
某廣告公司需要在 100TB 級別的點擊日志數據上進行實時分析，以優化廣告投放策略。數據存儲在 Hive 中，查詢任務通常涉及多表 Join。
優化方案：
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使用 ORC 列式存儲 代替原來的 JSON 格式，減少數據掃描。
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開啟 Dynamic Filtering，讓 Join 時的過濾條件提
