最近换了新工作，在数据处理方面，公司是用Presto连接各个业务部的数据库，直接上SQL处理数据。一度是不是很适应。经过一段时间的工作，有了些感觉，决定将遇到的一些坑记录下来。

Presto的是什么？优势是什么呢？从官方文档中我们了解到

Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集。
千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。
Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。

所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。

如果需要对业务数据库进行较为实时的统计，而且不需要跨库操作的时候，建议还是直连数据库。

遇到过的问题

如何加快在Presto上的数据统计

很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。
举个栗子：

SELECT count(id) FROM table_1 WHERE condition=1;

上面的SQL语句会分为3个步骤进行：

1. Presto发起到Mysql数据库进行查询

SELECT id FROM table_1 WHERE condition=1;

1. 对结果进行count计算
2. 返回结果

所以说，对于Presto来说，其跨库查询的瓶颈是在数据拉取这个步骤。若要提高数据统计的速度，可考虑把Mysql中相关的数据表定期转移到HDFS中，并转存为高效的列式存储格式ORC。

所以定时归档是一个很好的选择，这里还要注意，在归档的时候我们要选择一个归档字段，如果是按日归档，我们可以用日期作为这个字段的值，采用yyyyMMdd的形式，例如20180123.

一般创建归档数据库的SQL语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1 (
id INTEGER,
........
partition_date INTEGER
)WITH ( format = 'ORC', partitioned_by = ARRAY['partition_date'] );

查看创建的库结构：

SHOW CREATE TABLE table_1; /*Only Presto*/

带有分区的表创建完成之后，每天只要更新分区字段partition_date就可以了，聪明的Presto就能将数据放置到规划好的分区了。

如果要查看一个数据表的分区字段是什么，可以下面的语句：

SHOW PARTITIONS FROM table_1 /*Only Presto*/

查询条件中尽量带上分区字段进行过滤

如果数据被规当到HDFS中，并带有分区字段。在每次查询归档表的时候，要带上分区字段作为过滤条件，这样可以加快查询速度。因为有了分区字段作为查询条件，就能帮助Presto避免全区扫描，减少Presto需要扫描的HDFS的文件数。

多多使用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。
例如：

WITH subquery_1 AS (
    SELECT a1, a2, a3 
    FROM Table_1 
    WHERE a3 between 20180101 and 20180131
),               /*子查询subquery_1,注意：多个子查询需要用逗号分隔*/
subquery_2 AS (
    SELECT b1, b2, b3
    FROM Table_2
    WHERE b3 between 20180101 and 20180131
)                /*最后一个子查询后不要带逗号，不然会报错。*/        
SELECT 
    subquery_1.a1, subquery_1.a2, 
    subquery_2.b1, subquery_2.b2
FROM subquery_1
    JOIN subquery_2
    ON subquery_1.a3 = subquery_2.b3;

利用子查询，减少读表的次数，尤其是大数据量的表

具体做法是，将使用频繁的表作为一个子查询抽离出来，避免多次read。

只查询需要的字段

一定要避免在查询中使用 SELECT *这样的语句，换位思考，如果让你去查询数据是不是告诉你的越具体，工作效率越高呢。

对于我们的数据库而言也是这样，任务越明确，工作效率越高。

对于要查询全部字段的需求也是这样，没有偷懒的捷径，把它们都写出来。

Join查询优化

Join左边尽量放小数据量的表，而且最好是重复关联键少的表

字段名引用

Presto中的字段名引用使用双引号分割，这个要区别于MySQL的反引号`。
当然，你可以不加这个双引号。

时间函数

对于timestamp，需要进行比较的时候，需要添加timestamp关键字，而MySQL中对timestamp可以直接进行比较。

/*MySQL的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > '2017-01-01 00:00:00'; 

/*Presto中的写法*/
SELECT t FROM a WHERE t > timestamp '2017-01-01 00:00:00';

MD5函数的使用

Presto中MD5函数传入的是binary类型，返回的也是binary类型，要对字符串进行MD5操作时，需要转换.

SELECT to_hex(md5(to_utf8('1212')));

不支持INSERT OVERWRITE语法

Presto中不支持insert overwrite语法，只能先delete，然后insert into。

ORC格式

Presto中对ORC文件格式进行了针对性优化，但在impala中目前不支持ORC格式的表，hive中支持ORC格式的表，所以想用列式存储的时候可以优先考虑ORC格式。

PARQUET格式

Presto目前支持parquet格式，支持查询，但不支持insert。