presto查询优化

资料：https://www.jianshu.com/p/f435ce79c966

数据存储优化

合理设置分区
与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。
使用列式存储
Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。
使用压缩
数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用snappy压缩
预先排序
对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。

INSERT INTO table nation_orc partition(p) SELECT * FROM nation SORT BY n_name;

如果需要过滤n_name字段，则性能将提升。

SELECT count(*) FROM nation_orc WHERE n_name=’AUSTRALIA’;

查询SQL优化

只选择使用必要的字段
由于采用列式存储，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段。

[GOOD]: SELECT time,user,host FROM tbl
[BAD]:  SELECT * FROM tbl

过滤条件必须加上分区字段
对于有分区的表，where语句中优先使用分区字段进行过滤。acct_day是分区字段，visit_time是具体访问时间

[GOOD]: SELECT time,user,host FROM tbl where acct_day=20171101
[BAD]:  SELECT * FROM tbl where visit_time=20171101

Group By语句优化

合理安排Group by语句中字段顺序对性能有一定提升。将Group By语句中字段按照每个字段distinct数据多少进行降序排列。示例中uid是用户id，比性别数据大很多。

[GOOD]: SELECT GROUP BY uid, gender
[BAD]:  SELECT GROUP BY gender, uid

Order by时使用Limit

Order by需要扫描数据到单个worker节点进行排序，导致单个worker需要大量内存。如果是查询Top N或者Bottom N，使用limit可减少排序计算和内存压力。

[GOOD]: SELECT * FROM tbl ORDER BY time LIMIT 100
[BAD]:  SELECT * FROM tbl ORDER BY time

还有尽量将排序的字段减少些能加快计算。

使用近似聚合函数

Presto有一些近似聚合函数，对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。比如使用approx_distinct() 函数比Count(distinct x)有大概2.3%的误差。

SELECT approx_distinct(user_id) FROM access

如果非要精确去重，请用Count+Group 语句代替

用regexp_like代替多个like语句

Presto查询优化器没有对多个like语句进行优化，使用regexp_like对性能有较大提升

[GOOD]
SELECT...
FROMaccess
WHEREregexp_like(method, 'GET|POST|PUT|DELETE')[BAD]
SELECT...
FROMaccess
WHEREmethod LIKE '%GET%' ORmethod LIKE '%POST%' ORmethod LIKE '%PUT%' ORmethod LIKE '%DELETE%'

使用Join语句时将大表放在左边

Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join右边的表数据整个复制一份发送到每个worker进行计算。如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。

[GOOD] SELECT ... FROM large_table l join small_table s on l.id = s.id
[BAD] SELECT ... FROM small_table s join large_table l on l.id = s.id

如果左表和右表都比较大怎么办?为了防止内存报错
1）修改配置distributed-joins-enabled (presto version >=0.196)
2）在每次查询开始使用distributed_join的session选项

-- set session distributed_join = 'true'
SELECT ... FROM large_table1 join large_table2
on large_table1.id = large_table2.id

核心点就是使用distributed join. Presto的这种配置类型会将左表和右表同时以join key的hash value为分区字段进行分区. 所以即使右表也是大表,也会被拆分.
缺点是会增加很多网络数据传输, 所以会比broadcast join的效率慢.

使用Rank函数代替row_number函数来获取Top N

在进行一些分组排序场景时，使用rank函数性能更好

[GOOD]
SELECT checksum(rnk)
FROM (SELECT rank() OVER (PARTITION BY l_orderkey, l_partkey ORDER BY l_shipdate DESC) AS rnkFROM lineitem
) t
WHERE rnk = 1[BAD]
SELECT checksum(rnk)
FROM (SELECT row_number() OVER (PARTITION BY l_orderkey, l_partkey ORDER BY l_shipdate DESC) AS rnkFROM lineitem
) t
WHERE rnk = 1

多用with语句

使用Presto分析统计数据时，可考虑把多次查询合并为一次查询，用Presto提供的子查询完成。
这点和我们熟知的MySQL的使用不是很一样。注意下列子查询中的逗号。

WITH subquery_1 AS (SELECT a1, a2, a3 FROM Table_1 WHERE a3 between 20180101 and 20180131
),
subquery_2 AS (SELECT b1, b2, b3FROM Table_2WHERE b3 between 20180101 and 20180131
)
SELECT subquery_1.a1, subquery_1.a2, subquery_2.b1, subquery_2.b2
FROM subquery_1JOIN subquery_2ON subquery_1.a3 = subquery_2.b3;

尽量用UNION ALL代替UNION

和distinct的原因类似, UNION有去重的功能, 所以会引发内存使用的问题.
如果你只是拼接两个或者多个SQL查询的结果, 考虑用UNION ALL