數(shù)據(jù)分析工具：Presto：PrestoSQL語法基礎(chǔ)

數(shù)據(jù)分析工具：Presto：PrestoSQL語法基礎(chǔ)1數(shù)據(jù)分析工具：Presto：PrestoSQL語法基礎(chǔ)1.1PrestoSQL簡(jiǎn)介1.1.11、PrestoSQL的歷史與發(fā)展Presto是一個(gè)開源的分布式SQL查詢引擎，由Facebook在2012年開發(fā)并開源，旨在處理大規(guī)模的數(shù)據(jù)集。2019年，Presto社區(qū)分裂為兩個(gè)主要分支：PrestoDB和PrestoSQL。PrestoSQL由Trino（原名PrestoSQL）項(xiàng)目繼續(xù)發(fā)展，它專注于提供更快的查詢性能和更廣泛的SQL標(biāo)準(zhǔn)支持。PrestoSQL的設(shè)計(jì)目標(biāo)是能夠跨多種數(shù)據(jù)源進(jìn)行高效查詢，包括Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）、AmazonS3、Kafka、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，這使得它成為數(shù)據(jù)湖和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境中進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的理想選擇。1.1.22、PrestoSQL的特點(diǎn)與優(yōu)勢(shì)PrestoSQL的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)包括：高性能查詢：PrestoSQL能夠在幾秒鐘內(nèi)處理PB級(jí)數(shù)據(jù)，這得益于其分布式查詢執(zhí)行和內(nèi)存管理機(jī)制。多數(shù)據(jù)源支持：PrestoSQL可以查詢來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，無需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到一個(gè)地方，這極大地提高了數(shù)據(jù)查詢的靈活性和效率。SQL標(biāo)準(zhǔn)兼容：PrestoSQL支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL語法，包括JOIN、GROUPBY、窗口函數(shù)等，使得數(shù)據(jù)分析師能夠使用熟悉的SQL語言進(jìn)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析。實(shí)時(shí)查詢能力：PrestoSQL能夠?qū)崟r(shí)查詢數(shù)據(jù)，這對(duì)于需要快速響應(yīng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景非常有用。易于擴(kuò)展：PrestoSQL的架構(gòu)設(shè)計(jì)使其易于在集群中擴(kuò)展，可以輕松地添加更多的節(jié)點(diǎn)來處理更大的數(shù)據(jù)量。1.2PrestoSQL語法基礎(chǔ)1.2.11、基本查詢語句PrestoSQL支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢語句，以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的SELECT查詢示例：--查詢示例

SELECTcolumn1,column2

FROMtable_name

WHEREcolumn1>100

ORDERBYcolumn2DESC;在這個(gè)例子中，我們從table_name表中選擇column1和column2兩列，條件是column1的值大于100，并按照column2的降序排列結(jié)果。1.2.22、JOIN操作PrestoSQL支持多種JOIN操作，包括INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和FULLJOIN。以下是一個(gè)INNERJOIN的示例：--INNERJOIN示例

SELECTt1.column1,t2.column2

FROMtable1ASt1

INNERJOINtable2ASt2

ONt1.id=t2.id;在這個(gè)例子中，我們從table1和table2兩個(gè)表中選擇數(shù)據(jù)，條件是兩個(gè)表的id列相等。INNERJOIN只返回兩個(gè)表中匹配的行。1.2.33、GROUPBY和聚合函數(shù)PrestoSQL支持GROUPBY語句和多種聚合函數(shù)，如COUNT、SUM、AVG等。以下是一個(gè)使用GROUPBY和COUNT的示例：--GROUPBY和COUNT示例

SELECTcolumn1,COUNT(column2)

FROMtable_name

GROUPBYcolumn1;在這個(gè)例子中，我們根據(jù)column1對(duì)table_name表中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，并計(jì)算每個(gè)分組中column2的行數(shù)。1.2.44、窗口函數(shù)窗口函數(shù)是PrestoSQL的一個(gè)強(qiáng)大特性，它允許在一組行上執(zhí)行計(jì)算，而不僅僅是整個(gè)表。以下是一個(gè)使用窗口函數(shù)的示例：--窗口函數(shù)示例

SELECTcolumn1,column2,SUM(column2)OVER(ORDERBYcolumn1)asrunning_total

FROMtable_name;在這個(gè)例子中，我們計(jì)算column2的累計(jì)總和，按照column1的順序。窗口函數(shù)SUM(column2)OVER(ORDERBYcolumn1)會(huì)為每一行計(jì)算從開始到當(dāng)前行的column2的總和。1.2.55、子查詢PrestoSQL支持子查詢，這允許在查詢中嵌套另一個(gè)查詢。以下是一個(gè)使用子查詢的示例：--子查詢示例

SELECTcolumn1,column2

FROMtable_name

WHEREcolumn1IN(SELECTidFROManother_tableWHEREstatus='active');在這個(gè)例子中，我們從table_name表中選擇column1和column2，但只選擇那些column1的值在another_table表中狀態(tài)為‘a(chǎn)ctive’的行的id列中出現(xiàn)的行。1.3PrestoSQL的高級(jí)特性1.3.11、分布式查詢PrestoSQL的分布式查詢能力是其核心優(yōu)勢(shì)之一。以下是一個(gè)分布式查詢的示例：--分布式查詢示例

SELECTcolumn1,column2

FROM(

SELECTcolumn1,column2FROMtable1

UNIONALL

SELECTcolumn1,column2FROMtable2

UNIONALL

SELECTcolumn1,column2FROMtable3

)

WHEREcolumn1>100;在這個(gè)例子中，我們從三個(gè)不同的表中選擇數(shù)據(jù)，然后將結(jié)果合并，并應(yīng)用過濾條件。PrestoSQL會(huì)自動(dòng)將查詢分發(fā)到每個(gè)表所在的節(jié)點(diǎn)上執(zhí)行，然后合并結(jié)果。1.3.22、動(dòng)態(tài)過濾動(dòng)態(tài)過濾是PrestoSQL的一個(gè)優(yōu)化特性，它可以在查詢執(zhí)行過程中動(dòng)態(tài)地過濾掉不滿足條件的行，從而減少數(shù)據(jù)傳輸和處理的開銷。以下是一個(gè)使用動(dòng)態(tài)過濾的示例：--動(dòng)態(tài)過濾示例

SELECTt1.column1,t2.column2

FROMtable1ASt1

JOINtable2ASt2

ONt1.id=t2.id

ANDt1.column1>100;在這個(gè)例子中，我們從table1和table2兩個(gè)表中選擇數(shù)據(jù)，條件是兩個(gè)表的id列相等，并且table1的column1大于100。PrestoSQL會(huì)自動(dòng)應(yīng)用動(dòng)態(tài)過濾，只傳輸滿足column1>100條件的行到table2的節(jié)點(diǎn)上進(jìn)行JOIN操作。1.3.33、連接優(yōu)化PrestoSQL提供了多種連接優(yōu)化策略，包括廣播連接和分區(qū)連接。以下是一個(gè)使用廣播連接的示例：--廣播連接示例

SELECTt1.column1,t2.column2

FROMtable1ASt1

JOIN(SELECT*FROMtable2WHEREstatus='active')ASt2

ONt1.id=t2.id;在這個(gè)例子中，我們從table1和table2兩個(gè)表中選擇數(shù)據(jù)，條件是兩個(gè)表的id列相等，并且table2的狀態(tài)為‘a(chǎn)ctive’。PrestoSQL會(huì)將table2的數(shù)據(jù)廣播到每個(gè)table1的節(jié)點(diǎn)上，從而避免了數(shù)據(jù)的大量傳輸。1.4PrestoSQL的使用場(chǎng)景PrestoSQL適用于多種數(shù)據(jù)查詢和分析場(chǎng)景，包括：數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)查詢：PrestoSQL可以高效地查詢和分析存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的大規(guī)模數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)湖查詢：PrestoSQL支持多種數(shù)據(jù)源，可以查詢存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)湖中的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析：PrestoSQL的實(shí)時(shí)查詢能力使得它能夠用于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析和監(jiān)控場(chǎng)景。跨數(shù)據(jù)源查詢：PrestoSQL可以查詢來自不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)，無需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到一個(gè)地方，這極大地提高了數(shù)據(jù)查詢的靈活性和效率。通過上述介紹和示例，我們可以看到PrestoSQL是一個(gè)功能強(qiáng)大、性能高效的數(shù)據(jù)分析工具，適用于多種數(shù)據(jù)查詢和分析場(chǎng)景。2PrestoSQL基礎(chǔ)語法2.11、數(shù)據(jù)查詢基礎(chǔ)在Presto中，數(shù)據(jù)查詢是通過SQL語句實(shí)現(xiàn)的，這使得Presto對(duì)數(shù)據(jù)分析師和開發(fā)人員都非常友好。下面，我們將通過一系列示例來介紹PrestoSQL中數(shù)據(jù)查詢的基礎(chǔ)語法。2.1.11.1、基本查詢語句PrestoSQL支持標(biāo)準(zhǔn)的SQL查詢語句，如SELECT、FROM、WHERE等。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢示例，用于從名為sales的表中選擇所有記錄：--查詢sales表中的所有記錄

SELECT*FROMsales;2.1.21.2、選擇特定列在實(shí)際應(yīng)用中，我們通常只需要表中的某些列。例如，如果我們只對(duì)sales表中的product_name和quantity列感興趣，可以使用以下查詢：--選擇sales表中的product_name和quantity列

SELECTproduct_name,quantityFROMsales;2.1.31.3、使用WHERE子句過濾數(shù)據(jù)WHERE子句用于過濾查詢結(jié)果，只返回滿足特定條件的記錄。例如，如果我們想找出所有銷售量大于100的記錄：--查詢銷售量大于100的記錄

SELECT*FROMsalesWHEREquantity>100;2.1.41.4、使用GROUPBY進(jìn)行聚合GROUPBY子句用于將數(shù)據(jù)分組，然后可以對(duì)每個(gè)組應(yīng)用聚合函數(shù)，如SUM、AVG等。例如，計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品的總銷售量：--計(jì)算每個(gè)產(chǎn)品的總銷售量

SELECTproduct_name,SUM(quantity)AStotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_name;2.1.51.5、使用ORDERBY排序結(jié)果ORDERBY子句用于對(duì)查詢結(jié)果進(jìn)行排序。例如，按銷售量降序排列產(chǎn)品：--按銷售量降序排列產(chǎn)品

SELECTproduct_name,SUM(quantity)AStotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_name

ORDERBYtotal_quantityDESC;2.22、SQL語句結(jié)構(gòu)解析PrestoSQL的查詢語句結(jié)構(gòu)遵循標(biāo)準(zhǔn)SQL規(guī)范，但也有其特定的語法和功能。一個(gè)完整的PrestoSQL查詢語句通常包含以下部分：SELECT：指定要查詢的列。FROM：指定查詢的數(shù)據(jù)來源。WHERE：指定過濾條件。GROUPBY：對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組。HAVING：對(duì)分組后的數(shù)據(jù)應(yīng)用過濾條件。ORDERBY：對(duì)結(jié)果進(jìn)行排序。LIMIT：限制返回的記錄數(shù)。2.2.12.1、示例：復(fù)雜查詢下面是一個(gè)包含多個(gè)子句的復(fù)雜查詢示例，用于找出銷售量超過平均銷售量的產(chǎn)品：--找出銷售量超過平均銷售量的產(chǎn)品

WITHavg_salesAS(

SELECTAVG(quantity)ASaverage_quantity

FROMsales

)

SELECTproduct_name,SUM(quantity)AStotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_name

HAVINGtotal_quantity>(SELECTaverage_quantityFROMavg_sales)

ORDERBYtotal_quantityDESC;在這個(gè)示例中，我們首先使用WITH子句創(chuàng)建了一個(gè)名為avg_sales的臨時(shí)表，用于計(jì)算平均銷售量。然后，在主查詢中，我們使用GROUPBY和HAVING子句來找出銷售量超過平均值的產(chǎn)品，并使用ORDERBY子句按銷售量降序排列結(jié)果。2.2.22.2、使用子查詢子查詢是在另一個(gè)查詢語句中嵌套的查詢語句。例如，找出銷售量最高的產(chǎn)品：--找出銷售量最高的產(chǎn)品

SELECTproduct_name,SUM(quantity)AStotal_quantity

FROMsales

GROUPBYproduct_name

HAVINGSUM(quantity)=(

SELECTMAX(quantity_sum)

FROM(

SELECTSUM(quantity)ASquantity_sum

FROMsales

GROUPBYproduct_name

)ASsubquery

);在這個(gè)例子中，我們使用了一個(gè)子查詢來找出所有產(chǎn)品中銷售量的最大值，然后在主查詢中使用HAVING子句來篩選出銷售量等于最大值的產(chǎn)品。2.2.32.3、使用JOIN連接表JOIN子句用于將兩個(gè)或多個(gè)表中的數(shù)據(jù)連接在一起。例如，如果我們有兩個(gè)表，一個(gè)是sales，另一個(gè)是products，我們想找出每個(gè)產(chǎn)品的銷售量和產(chǎn)品描述：--連接sales和products表，找出每個(gè)產(chǎn)品的銷售量和產(chǎn)品描述

SELECTduct_name,p.description,SUM(s.quantity)AStotal_quantity

FROMsaless

JOINproductspONduct_id=duct_id

GROUPBYduct_name,p.description;在這個(gè)例子中，我們使用JOIN子句將sales表和products表連接在一起，基于product_id字段。然后，我們選擇product_name、description和total_quantity列，并使用GROUPBY子句對(duì)結(jié)果進(jìn)行分組。通過以上示例，我們介紹了PrestoSQL中數(shù)據(jù)查詢的基礎(chǔ)語法，包括基本查詢、列選擇、數(shù)據(jù)過濾、聚合、排序、子查詢和表連接。掌握這些基礎(chǔ)語法將幫助你有效地使用Presto進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和查詢。2.3數(shù)據(jù)操作語言2.3.11、SELECT語句詳解在Presto中，SELECT語句是最常用的數(shù)據(jù)查詢語句，用于從一個(gè)或多個(gè)表中檢索數(shù)據(jù)。Presto的SELECT語句支持各種復(fù)雜的數(shù)據(jù)篩選和處理功能，包括聚合函數(shù)、子查詢、連接操作等?；菊Z法SELECT[ALL|DISTINCT]select_list

FROMfrom_item

[WHEREwhere_condition]

[GROUPBYgroup_by_list]

[WITH[CUBE|ROLLUP]group_by_list]

[HAVINGhaving_condition]

[ORDERBYorder_by_list]

[LIMITlimit_number]示例：基本查詢--查詢orders表中的所有訂單信息

SELECT*FROMorders;

--查詢orders表中訂單金額大于1000的訂單信息

SELECT*FROMordersWHEREtotal>1000;

--查詢orders表中每個(gè)客戶的訂單數(shù)量

SELECTcustomer_id,COUNT(*)asorder_count

FROMorders

GROUPBYcustomer_id;示例：使用聚合函數(shù)--查詢orders表中每個(gè)客戶的平均訂單金額

SELECTcustomer_id,AVG(total)asavg_order_total

FROMorders

GROUPBYcustomer_id;

--查詢orders表中訂單金額的總和

SELECTSUM(total)astotal_order_amount

FROMorders;示例：使用子查詢--查詢orders表中訂單金額高于所有訂單平均金額的訂單信息

SELECT*

FROMorders

WHEREtotal>(SELECTAVG(total)FROMorders);示例：連接操作--查詢orders表和customers表中，客戶名稱和對(duì)應(yīng)的訂單信息

SELECT,o.order_id,o.total

FROMcustomersc

JOINordersoONc.customer_id=o.customer_id;2.3.22、INSERT與UPDATE操作Presto支持INSERT和UPDATE操作，但這些操作的可用性取決于底層的數(shù)據(jù)源。例如，對(duì)于Hive或S3數(shù)據(jù)源，這些操作是不可用的，因?yàn)檫@些數(shù)據(jù)源不支持行級(jí)更新。然而，對(duì)于支持這些操作的數(shù)據(jù)庫(kù)，如MySQL或PostgreSQL，Presto可以作為這些數(shù)據(jù)庫(kù)的前端，執(zhí)行數(shù)據(jù)插入和更新。INSERT語法INSERTINTOtable_name(column1,column2,column3,...)

VALUES(value1,value2,value3,...);示例：INSERT操作--向customers表中插入一條新記錄

INSERTINTOcustomers(customer_id,name,email)

VALUES(1001,'張三','zhangsan@');UPDATE語法UPDATEtable_name

SETcolumn1=value1,column2=value2,...

WHEREsome_column=some_value;示例：UPDATE操作--更新orders表中訂單ID為100的訂單狀態(tài)為已發(fā)貨

UPDATEorders

SETstatus='已發(fā)貨'

WHEREorder_id=100;請(qǐng)注意，Presto的INSERT和UPDATE操作可能需要特定的配置或連接到支持這些操作的數(shù)據(jù)源。在使用這些操作之前，確保檢查Presto的文檔或與你的數(shù)據(jù)源提供商確認(rèn)。2.4數(shù)據(jù)定義語言2.4.11、創(chuàng)建與修改表在Presto中，數(shù)據(jù)定義語言（DataDefinitionLanguage,DDL）用于創(chuàng)建、修改和刪除數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)象，如表和視圖。下面將詳細(xì)介紹如何使用PrestoSQL語法創(chuàng)建和修改表。創(chuàng)建表創(chuàng)建表使用CREATETABLE語句。此語句允許你定義表的結(jié)構(gòu)，包括列名、數(shù)據(jù)類型和約束。示例代碼：--創(chuàng)建一個(gè)名為orders的表

CREATETABLEorders(

order_idBIGINT,

order_dateDATE,

customer_idBIGINT,

totalDECIMAL(10,2),

statusVARCHAR(10)

);解釋：上述代碼創(chuàng)建了一個(gè)名為orders的表，包含5個(gè)列：-order_id：類型為BIGINT，用于存儲(chǔ)訂單的唯一標(biāo)識(shí)符。-order_date：類型為DATE，用于存儲(chǔ)訂單日期。-customer_id：類型為BIGINT，用于存儲(chǔ)客戶標(biāo)識(shí)符。-total：類型為DECIMAL(10,2)，用于存儲(chǔ)訂單總金額，其中10表示總位數(shù)，2表示小數(shù)點(diǎn)后的位數(shù)。-status：類型為VARCHAR(10)，用于存儲(chǔ)訂單狀態(tài)，如“PENDING”、“SHIPPED”或“DELIVERED”。修改表修改表結(jié)構(gòu)使用ALTERTABLE語句。你可以添加、刪除或修改列，以及添加或刪除約束。示例代碼：--向orders表添加一個(gè)新列：order_time

ALTERTABLEorders

ADDCOLUMNorder_timeTIMESTAMP;

--修改orders表的total列數(shù)據(jù)類型

ALTERTABLEorders

MODIFYCOLUMNtotalDECIMAL(12,2);

--刪除orders表的status列

ALTERTABLEorders

DROPCOLUMNstatus;解釋：-第一條語句向orders表添加了一個(gè)名為order_time的新列，類型為TIMESTAMP。-第二條語句修改了orders表中total列的數(shù)據(jù)類型，將其從DECIMAL(10,2)更改為DECIMAL(12,2)，以適應(yīng)更大的數(shù)值。-第三條語句從orders表中刪除了status列。2.4.22、數(shù)據(jù)類型與約束Presto支持多種數(shù)據(jù)類型，包括數(shù)值類型、字符串類型、日期和時(shí)間類型、布爾類型等。同時(shí)，Presto也支持定義列級(jí)和表級(jí)的約束，如主鍵、外鍵、唯一性約束和檢查約束。數(shù)據(jù)類型示例代碼：--創(chuàng)建一個(gè)包含不同數(shù)據(jù)類型的表：employees

CREATETABLEemployees(

employee_idBIGINT,

first_nameVARCHAR(50),

last_nameVARCHAR(50),

hire_dateDATE,

salaryDECIMAL(10,2),

is_managerBOOLEAN

);解釋：此代碼創(chuàng)建了一個(gè)名為employees的表，其中包含以下列：-employee_id：類型為BIGINT，用于存儲(chǔ)員工的唯一標(biāo)識(shí)符。-first_name和last_name：類型為VARCHAR(50)，用于存儲(chǔ)員工的名字和姓氏。-hire_date：類型為DATE，用于存儲(chǔ)員工的入職日期。-salary：類型為DECIMAL(10,2)，用于存儲(chǔ)員工的薪水。-is_manager：類型為BOOLEAN，用于標(biāo)識(shí)員工是否為經(jīng)理。約束示例代碼：--創(chuàng)建一個(gè)包含主鍵和唯一性約束的表：customers

CREATETABLEcustomers(

customer_idBIGINTPRIMARYKEY,

emailVARCHAR(100)UNIQUE,

first_nameVARCHAR(50),

last_nameVARCHAR(50)

);解釋：此代碼創(chuàng)建了一個(gè)名為customers的表，其中包含以下約束：-customer_id：被定義為主鍵，確保每行數(shù)據(jù)的唯一性。-email：被定義為唯一性約束，確保所有客戶的電子郵件地址不重復(fù)。示例代碼：--創(chuàng)建一個(gè)包含外鍵約束的表：orders

CREATETABLEorders(

order_idBIGINT,

order_dateDATE,

customer_idBIGINT,

totalDECIMAL(10,2),

statusVARCHAR(10),

CONSTRAINTfk_customerFOREIGNKEY(customer_id)REFERENCEScustomers(customer_id)

);解釋：此代碼創(chuàng)建了一個(gè)名為orders的表，并定義了一個(gè)外鍵約束fk_customer，它將orders表中的customer_id列與customers表中的customer_id列關(guān)聯(lián)起來，確保orders表中的customer_id值在customers表中存在。通過上述示例，你可以看到PrestoSQL語法如何用于定義和修改表結(jié)構(gòu)，以及如何使用數(shù)據(jù)類型和約束來確保數(shù)據(jù)的完整性和一致性。這些是進(jìn)行高效和準(zhǔn)確數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)。2.5數(shù)據(jù)查詢優(yōu)化2.5.11、查詢優(yōu)化策略在使用Presto進(jìn)行大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢時(shí)，優(yōu)化查詢策略是提升查詢性能的關(guān)鍵。Presto的查詢優(yōu)化主要通過以下幾個(gè)方面實(shí)現(xiàn)：選擇合適的連接類型Presto支持多種連接類型，包括INNERJOIN、LEFTJOIN、RIGHTJOIN和FULLOUTERJOIN。選擇合適的連接類型可以減少不必要的數(shù)據(jù)處理，從而提高查詢效率。例如，當(dāng)需要從兩個(gè)表中獲取匹配的數(shù)據(jù)時(shí)，使用INNERJOIN可以避免返回大量不相關(guān)的行。使用分區(qū)和分桶Presto可以利用數(shù)據(jù)的分區(qū)和分桶特性來減少數(shù)據(jù)掃描的范圍。通過在查詢中指定分區(qū)或分桶條件，可以只掃描與查詢條件相關(guān)的數(shù)據(jù)部分，從而提高查詢速度。例如，如果數(shù)據(jù)按日期分區(qū)，查詢特定日期的數(shù)據(jù)時(shí)，可以指定分區(qū)條件以避免掃描所有日期的數(shù)據(jù)。優(yōu)化查詢中的過濾條件在查詢中盡早應(yīng)用過濾條件可以減少后續(xù)處理的數(shù)據(jù)量。Presto支持在WHERE子句中使用復(fù)雜的過濾條件，包括IN、BETWEEN、LIKE等。合理使用這些條件可以顯著提高查詢性能。避免全表掃描全表掃描在大數(shù)據(jù)集上是非常低效的。通過使用索引、分區(qū)或合適的過濾條件，可以避免全表掃描，只處理與查詢相關(guān)的數(shù)據(jù)。使用EXPLAIN分析查詢計(jì)劃Presto的EXPLAIN命令可以幫助理解查詢的執(zhí)行計(jì)劃，包括數(shù)據(jù)的讀取、處理和連接方式。通過分析查詢計(jì)劃，可以識(shí)別性能瓶頸并進(jìn)行相應(yīng)的優(yōu)化。2.5.22、性能調(diào)優(yōu)技巧除了查詢優(yōu)化策略，還有一些具體的性能調(diào)優(yōu)技巧可以應(yīng)用在Presto上：調(diào)整查詢資源分配Presto允許用戶通過設(shè)置查詢資源限制來優(yōu)化查詢性能。例如，可以調(diào)整max-splits-per-node、max-splits-per-task和max-memory-per-node等參數(shù)，以確保查詢?cè)谫Y源有限的情況下仍能高效執(zhí)行。使用JOIN優(yōu)化在進(jìn)行JOIN操作時(shí)，可以考慮使用BROADCASTJOIN或REPARTITIONJOIN。BROADCASTJOIN適用于小表與大表的連接，可以將小表的數(shù)據(jù)廣播到所有節(jié)點(diǎn)，減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷。REPARTITIONJOIN則適用于大表之間的連接，通過重新分區(qū)數(shù)據(jù)來優(yōu)化JOIN操作。利用統(tǒng)計(jì)信息Presto可以收集表的統(tǒng)計(jì)信息，如行數(shù)、列的最小值和最大值等。這些信息可以用于優(yōu)化查詢計(jì)劃，例如，Presto可以使用這些信息來決定是否使用索引掃描或全表掃描。優(yōu)化數(shù)據(jù)格式選擇合適的數(shù)據(jù)格式可以顯著影響查詢性能。例如，Parquet格式支持列式存儲(chǔ)和壓縮，可以減少數(shù)據(jù)讀取和處理的時(shí)間。在創(chuàng)建表或?qū)霐?shù)據(jù)時(shí)，考慮使用Parquet或ORC等高效的數(shù)據(jù)格式。并行處理Presto支持并行處理查詢，通過增加max-splits-per-task的值，可以增加并行度，從而提高查詢速度。但是，過度并行也可能導(dǎo)致資源競(jìng)爭(zhēng)，因此需要根據(jù)實(shí)際情況調(diào)整。示例：使用EXPLAIN分析查詢計(jì)劃--使用EXPLAIN分析查詢計(jì)劃

EXPLAIN(TYPELOGICAL)

SELECT*

FROMsaless

JOINproductspONduct_id=duct_id

WHEREs.sale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在上述示例中，我們使用EXPLAIN命令來分析一個(gè)JOIN查詢的邏輯執(zhí)行計(jì)劃。通過查看輸出的計(jì)劃，我們可以了解Presto如何處理JOIN操作，以及過濾條件如何影響數(shù)據(jù)的讀取和處理。這有助于我們識(shí)別可能的性能瓶頸，并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，如調(diào)整JOIN類型或優(yōu)化過濾條件。示例：調(diào)整查詢資源分配--設(shè)置查詢資源限制

SETpresto.query.max-memory-per-node='1GB';

SETpresto.query.max-splits-per-node=1000;

--執(zhí)行查詢

SELECT*

FROMsales

WHEREsale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在本示例中，我們通過設(shè)置presto.query.max-memory-per-node和presto.query.max-splits-per-node參數(shù)來調(diào)整查詢的資源分配。這可以確保查詢?cè)谫Y源有限的情況下仍能高效執(zhí)行，避免因資源不足而導(dǎo)致的查詢失敗或性能下降。示例：使用JOIN優(yōu)化--使用BROADCASTJOIN優(yōu)化小表與大表的連接

SELECT*

FROMsaless

BROADCASTJOINproductspONduct_id=duct_id

WHEREs.sale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在本示例中，我們使用BROADCASTJOIN來優(yōu)化小表與大表的連接。通過將小表的數(shù)據(jù)廣播到所有節(jié)點(diǎn)，可以減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷，從而提高查詢性能。但是，BROADCASTJOIN只適用于小表，如果小表的數(shù)據(jù)量過大，可能會(huì)導(dǎo)致內(nèi)存不足的問題。示例：利用統(tǒng)計(jì)信息--分析表的統(tǒng)計(jì)信息

ANALYZETABLEsales;

--使用統(tǒng)計(jì)信息優(yōu)化查詢

SELECT*

FROMsales

WHEREsale_amount>1000;在本示例中，我們首先使用ANALYZETABLE命令來收集sales表的統(tǒng)計(jì)信息。然后，在執(zhí)行查詢時(shí)，Presto可以利用這些信息來優(yōu)化查詢計(jì)劃，例如，如果sale_amount列的統(tǒng)計(jì)信息表明大部分行的sale_amount小于1000，Presto可能會(huì)選擇使用索引掃描而不是全表掃描，從而提高查詢性能。0示例：優(yōu)化數(shù)據(jù)格式--創(chuàng)建Parquet格式的表

CREATETABLEsales_parquet

WITH(format='PARQUET')

ASSELECT*

FROMsales;

--查詢Parquet格式的表

SELECT*

FROMsales_parquet

WHEREsale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在本示例中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)Parquet格式的sales_parquet表，然后使用這個(gè)表進(jìn)行查詢。由于Parquet格式支持列式存儲(chǔ)和壓縮，因此在查詢時(shí)，Presto可以只讀取與查詢相關(guān)的列，同時(shí)利用壓縮減少數(shù)據(jù)傳輸?shù)拈_銷，從而提高查詢性能。1示例：并行處理--設(shè)置并行度

SETpresto.query.max-splits-per-task=100;

--執(zhí)行查詢

SELECT*

FROMsales

WHEREsale_dateBETWEEN'2020-01-01'AND'2020-12-31';在本示例中，我們通過設(shè)置presto.query.max-splits-per-task參數(shù)來增加查詢的并行度。這可以提高查詢速度，但是需要根據(jù)實(shí)際的硬件資源和查詢復(fù)雜度來調(diào)整，以避免資源競(jìng)爭(zhēng)導(dǎo)致的性能下降。通過上述策略和技巧，可以顯著提高Presto在大規(guī)模數(shù)據(jù)查詢中的性能，確保數(shù)據(jù)處理的高效和穩(wěn)定。3PrestoSQL函數(shù)與操作符3.11、內(nèi)置函數(shù)使用Presto提供了豐富的內(nèi)置函數(shù)，用于數(shù)據(jù)處理和分析。這些函數(shù)可以分為幾大類：聚合函數(shù)、數(shù)學(xué)函數(shù)、字符串函數(shù)、日期時(shí)間函數(shù)、數(shù)組和映射函數(shù)等。下面，我們將通過具體示例來了解一些常用的內(nèi)置函數(shù)。3.1.1聚合函數(shù)聚合函數(shù)用于對(duì)一組值進(jìn)行計(jì)算，返回單個(gè)值。例如，COUNT,SUM,AVG,MIN,MAX等。示例：計(jì)算銷售額的總和和平均值假設(shè)我們有一個(gè)銷售數(shù)據(jù)表sales，其中包含product_id,sale_date,amount等字段。--計(jì)算總銷售額

SELECTSUM(amount)AStotal_sales

FROMsales;

--計(jì)算平均銷售額

SELECTAVG(amount)ASaverage_sales

FROMsales;3.1.2數(shù)學(xué)函數(shù)數(shù)學(xué)函數(shù)用于執(zhí)行數(shù)學(xué)運(yùn)算，如ABS,CEIL,FLOOR,LOG,POW等。示例：計(jì)算絕對(duì)值和對(duì)數(shù)--計(jì)算數(shù)值的絕對(duì)值

SELECTABS(-10)ASabsolute_value;

--計(jì)算數(shù)值的自然對(duì)數(shù)

SELECTLOG(10)ASnatural_log;3.1.3字符串函數(shù)字符串函數(shù)用于處理文本數(shù)據(jù)，如CONCAT,SUBSTRING,REPLACE,UPPER,LOWER等。示例：連接字符串和替換字符--連接兩個(gè)字符串

SELECTCONCAT('Hello,','World')ASgreeting;

--替換字符串中的字符

SELECTREPLACE('Hello,World','World','Stitch')ASnew_greeting;3.1.4日期時(shí)間函數(shù)日期時(shí)間函數(shù)用于處理日期和時(shí)間數(shù)據(jù)，如DATE_ADD,DATE_DIFF,EXTRACT,DATE_FORMAT等。示例：計(jì)算兩個(gè)日期之間的天數(shù)差--計(jì)算兩個(gè)日期之間的天數(shù)差

SELECTDATE_DIFF('day','2023-01-01','2023-01-31')ASdays_diff;3.1.5數(shù)組和映射函數(shù)數(shù)組和映射函數(shù)用于處理數(shù)組和映射類型的數(shù)據(jù)，如ARRAY,MAP,ARRAY_CONTAINS,MAP_GET等。示例：創(chuàng)建數(shù)組和映射，以及查詢?cè)?-創(chuàng)建數(shù)組

SELECTARRAY[1,2,3]ASmy_array;

--創(chuàng)建映射

SELECTMAP(ARRAY['a','b'],ARRAY[1,2])ASmy_map;

--查詢數(shù)組是否包含元素

SELECTARRAY_CONTAINS(ARRAY[1,2,3],2)AScontains;

--從映射中獲取值

SELECTMAP_GET(MAP(ARRAY['a','b'],ARRAY[1,2]),'b')ASvalue;3.22、操作符詳解Presto支持多種操作符，包括算術(shù)操作符、比較操作符、邏輯操作符、位操作符等。3.2.1算術(shù)操作符算術(shù)操作符用于執(zhí)行基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算，如+,-,*,/,%。示例：執(zhí)行基本的算術(shù)運(yùn)算--加法

SELECT10+5ASaddition;

--減法

SELECT10-5ASsubtraction;

--乘法

SELECT10*5ASmultiplication;

--除法

SELECT10/5ASdivision;

--取模

SELECT10%3ASmodulus;3.2.2比較操作符比較操作符用于比較兩個(gè)值，如=,!=,<,>,<=,>=。示例：比較數(shù)值--等于

SELECT10=10ASequal;

--不等于

SELECT10!=5ASnot_equal;

--小于

SELECT10<5ASless_than;

--大于

SELECT10>5ASgreater_than;

--小于等于

SELECT10<=10ASless_or_equal;

--大于等于

SELECT10>=10ASgreater_or_equal;3.2.3邏輯操作符邏輯操作符用于組合條件，如AND,OR,NOT。示例：使用邏輯操作符組合條件--使用AND組合條件

SELECT(10>5)AND(2<3)ASand_condition;

--使用OR組合條件

SELECT(10>5)OR(2>3)ASor_condition;

--使用NOT取反條件

SELECTNOT(10>5)ASnot_condition;3.2.4位操作符位操作符用于執(zhí)行位級(jí)別的操作，如&,|,^,~,<<,>>。示例：執(zhí)行位操作--位與

SELECT5&3ASbit_and;

--位或

SELECT5|3ASbit_or;

--位異或

SELECT5^3ASbit_xor;

--位取反

SELECT~5ASbit_not;

--左移

SELECT5<<1ASbit_left_shift;

--右移

SELECT5>>1ASbit_right_shift;通過上述示例，我們可以看到PrestoSQL提供了強(qiáng)大的函數(shù)和操作符支持，使得數(shù)據(jù)處理和分析變得更加靈活和高效。在實(shí)際應(yīng)用中，根據(jù)具體需求選擇合適的函數(shù)和操作符，可以極大地提高查詢性能和數(shù)據(jù)處理的準(zhǔn)確性。4高級(jí)查詢技術(shù)4.11、子查詢與連接4.1.1子查詢子查詢是在一個(gè)查詢語句中嵌套另一個(gè)查詢語句，用于在主查詢中獲取或使用子查詢的結(jié)果。PrestoSQL支持多種子查詢類型，包括相關(guān)子查詢和非相關(guān)子查詢。示例：非相關(guān)子查詢--查詢銷售額最高的產(chǎn)品

SELECTduct_name

FROMproductsp

WHEREduct_idIN(

SELECTduct_id

FROMorderso

WHEREo.amount=(

SELECTMAX(amount)

FROMorders

)

);在這個(gè)例子中，我們首先從orders表中找出銷售額最高的訂單金額，然后在products表中找出與這個(gè)最高銷售額對(duì)應(yīng)的product_id，從而獲取產(chǎn)品名稱。示例：相關(guān)子查詢--查詢每個(gè)客戶的最高訂單金額

SELECTc.customer_id,c.customer_name,(

SELECTMAX(o.amount)

FROMorderso

WHEREo.customer_id=c.customer_id

)ASmax_order_amount

FROMcustomersc;這里，我們?yōu)槊總€(gè)客戶查詢其最高訂單金額。子查詢中的WHEREo.customer_id=c.customer_id確保了子查詢的結(jié)果與外部查詢的每一行相關(guān)聯(lián)。4.1.2連接連接操作用于組合兩個(gè)或多個(gè)表中的行。PrestoSQL支持內(nèi)連接、左連接、右連接和全連接。示例：內(nèi)連接--查詢所有有訂單的客戶信息和訂單詳情

SELECTc.customer_name,o.order_id,o.amount

FROMcustomersc

INNERJOINordersoONc.customer_id=o.customer_id;此查詢將customers表和orders表通過customer_id字段連接，只返回兩個(gè)表中都有匹配記錄的行。示例：左連接--查詢所有客戶，包括沒有訂單的客戶

SELECTc.customer_name,o.order_id,o.amount

FROMcustomersc

LEFTJOINordersoONc.customer_id=o.customer_id;左連接會(huì)返回customers表中的所有行，即使在orders表中沒有匹配的行。如果沒有匹配，orders表的字段將顯示為NULL。4.22、窗口函數(shù)與分析功能窗口函數(shù)允許在結(jié)果集中對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分組和分析，而無需使用子查詢或連接。PrestoSQL提供了豐富的窗口函數(shù)，如ROW_NUMBER、RANK、DENSE_RANK、LAG、LEAD等。4.2.1窗口函數(shù)窗口函數(shù)基于一個(gè)窗口定義，該窗口定義了函數(shù)應(yīng)用的行范圍。示例：ROW_NUMBER--為每個(gè)客戶的訂單分配行號(hào)

SELECTc.customer_name,o.order_id,o.amount,

ROW_NUMBER()OVER(PARTITIONBYo.customer_idORDERBYo.amountDESC)ASrow_num

FROMcustomersc

INNERJOINordersoONc.customer_id=o.customer_id;ROW_NUMBER()函數(shù)為每個(gè)客戶的所有訂單分配一個(gè)行號(hào)，行號(hào)的順序基于訂單金額的降序排列。示例：LAG與LEAD--查詢每個(gè)訂單的前一個(gè)和后一個(gè)訂單金額

SELECTo.order_id,o.amount,

LAG(o.amount)OVER(ORDERBYo.order_id)ASprev_amount,

LEAD(o.amount)OVER(ORDERBYo.order_id)ASnext_amount

FROMorderso;LAG()函數(shù)返回當(dāng)前行前一行的訂單金額，而LEAD()函數(shù)返回當(dāng)前行后一行的訂單金額。這在分析訂單趨勢(shì)時(shí)非常有用。4.2.2分析功能除了窗口函數(shù)，PrestoSQL還提供了分析功能，如CUME_DIST、PERCENT_RANK等，用于計(jì)算行在結(jié)果集中的相對(duì)位置。示例：CUME_DIST--計(jì)算每個(gè)訂單金額在所有訂單中的累積分布

SELECTo.order_id,o.amount,

CUME_DIST()OVER(ORDERBYo.amount)AScum_dist

FROMorderso;CUME_DIST()函數(shù)計(jì)算當(dāng)前行的累積分布，即當(dāng)前行及之前所有行的總和占所有行的總和的比例。示例：PERCENT_RANK--計(jì)算每個(gè)訂單金額在所有訂單中的百分比排名

SELECTo.order_id,o.amount,

PERCENT_RANK()OVER(ORDERBYo.amount)ASpercent_rank

FROMorderso;PERCENT_RANK()函數(shù)計(jì)算當(dāng)前行的百分比排名，即當(dāng)前行在所有行中的相對(duì)位置，范圍從0到1。通過這些高級(jí)查詢技術(shù)，PrestoSQL用戶可以更深入地分析和理解數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理需求。4.3PrestoSQL與大數(shù)據(jù)生態(tài)4.3.11、PrestoSQL在Hadoop中的應(yīng)用PrestoSQL,作為一款高性能的分布式SQL查詢引擎，能夠在各種大數(shù)據(jù)源中進(jìn)行快速的數(shù)據(jù)分析。它特別適合于Hadoop環(huán)境，能夠直接查詢存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)（HDFS）中的數(shù)據(jù)，而無需將數(shù)據(jù)移動(dòng)到其他系統(tǒng)中。這種能力使得PrestoSQL成為Hadoop生態(tài)系統(tǒng)中進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的理想工具。連接HadoopPrestoSQL通過其插件架構(gòu)，能夠無縫地與Hadoop集成。要實(shí)現(xiàn)這一點(diǎn)，需要在PrestoSQL的配置中添加Hadoop的插件，并設(shè)置相應(yīng)的目錄和文件系統(tǒng)信息。例如，以下是在PrestoSQL配置文件中添加Hadoop插件的示例：=hadoop

hadoop.config-dir=/etc/hadoop/conf查詢HDFS數(shù)據(jù)一旦配置完成，PrestoSQL就可以直接查詢HDFS中的數(shù)據(jù)。假設(shè)HDFS中存儲(chǔ)了一個(gè)CSV文件，其中包含用戶行為數(shù)據(jù)，我們可以使用以下SQL查詢來分析這些數(shù)據(jù)：--查詢HDFS中的CSV文件

SELECTuser_id,COUNT(*)asactivity_count

FROMhadoop.default.user_behavior

WHEREdate>='2023-01-01'ANDdate<='2023-01-31'

GROUPBYuser_id

ORDERBYactivity_countDESC

LIMIT10;在這個(gè)例子中，我們從user_behavior表中選擇用戶ID，并計(jì)算每個(gè)用戶在指定日期范圍內(nèi)的活動(dòng)次數(shù)，最后按活動(dòng)次數(shù)降序排列，顯示活動(dòng)次數(shù)最多的前10名用戶。4.3.22、與Spark、Hive的集成PrestoSQL不僅能夠與Hadoop集成，還可以與Spark和Hive等其他大數(shù)據(jù)處理工具協(xié)同工作，提供更強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析能力。與Spark集成PrestoSQL可以通過SparkSQL的JDBC驅(qū)動(dòng)程序與Spark集成，允許在Spark中執(zhí)行PrestoSQL查詢。例如，以下是在Spark中使用PrestoSQL的示例代碼：#使用Spark連接PrestoSQL

frompyspark.sqlimportSparkSession

spark=SparkSession.builder\

.appName("PrestoSQLIntegration")\

.config("spark.jars","/path/to/presto-jdbc-0.242.jar")\

.getOrCreate()

#執(zhí)行PrestoSQL查詢

df=spark.read\

.format("jdbc")\

.option("url","jdbc:presto://localhost:8080/hive/default")\

.option("query","SELECT*FROMuser_behaviorLIMIT10")\

.load()

#顯示查詢結(jié)果

df.show()這段代碼首先創(chuàng)建一個(gè)SparkSession，并配置JDBC驅(qū)動(dòng)程序的路徑。然后，使用read方法通過JDBC連接到PrestoSQL，并執(zhí)行一個(gè)簡(jiǎn)單的查詢，最后顯示查詢結(jié)果。與Hive集成PrestoSQL與Hive的集成是通過Hive插件實(shí)現(xiàn)的，這使得PrestoSQL能夠直接查詢Hive中的數(shù)據(jù)。以下是在PrestoSQL中查詢Hive表的示例：--查詢Hive中的表

SELECTuser_id,COUNT(*)asactivity_count

FROMhive.default.user_behavior

WHEREdate>='2023-01-01'ANDdate<='2023-01-31'

GROUPBYuser_id

ORDERBYactivity_countDESC

LIMIT10;這個(gè)查詢與之前在HDFS中的查詢類似，但這里我們直接從Hive的default數(shù)據(jù)庫(kù)中選擇user_behavior表的數(shù)據(jù)，展示了PrestoSQL與Hive的無縫集成。通過與Hadoop、Spark和Hive的集成，PrestoSQL能夠提供一個(gè)統(tǒng)一的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，使得數(shù)據(jù)工程師和分析師能夠在不離開SQL環(huán)境的情況下，對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行高效查詢和分析。這不僅提高了數(shù)據(jù)分析的效率，也簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)處理流程，使得大數(shù)據(jù)分析變得更加靈活和便捷。5PrestoSQL的管理與監(jiān)控5.11、用戶與權(quán)限管理在Presto中，用戶與權(quán)限管理是確保數(shù)據(jù)安全和資源合理分配的關(guān)鍵。Presto使用插件式架構(gòu)來支持不同的身份驗(yàn)證和授權(quán)機(jī)制，這使得它能夠靈活地集成到各種企業(yè)環(huán)境中。以下是一些基本概念和操作，幫助你理解如何在Presto中管理用戶和權(quán)限。5.1.11身份驗(yàn)證Presto支持多種身份驗(yàn)證方式，包括：無身份驗(yàn)證：適用于開發(fā)和測(cè)試環(huán)境，但在生產(chǎn)環(huán)境中不推薦使用。文件系統(tǒng)身份驗(yàn)證：使用etc/presto/perties中的authentication=FILE配置，以及etc/presto/perties文件來管理用戶。LDAP身份驗(yàn)證：通過配置LDAP服務(wù)器，Presto可以驗(yàn)證用戶的身份。Kerberos身份驗(yàn)證：適用于需要高度安全的環(huán)境，通過Kerberos進(jìn)行用戶驗(yàn)證。5.1.22授權(quán)Presto的授權(quán)機(jī)制允許管理員控制用戶對(duì)特定數(shù)據(jù)源的訪問。授權(quán)插件可以是：系統(tǒng)授權(quán)：默認(rèn)情況下，所有用戶都有相同的權(quán)限?；诮巧氖跈?quán)：通過角色分配權(quán)限，用戶可以被賦予一個(gè)或多個(gè)角色。5.1.33配置示例在perties文件中配置身份驗(yàn)證和授權(quán)插件：authentication=LDAP

discovery.uri=http://coordinator:8080在etc/presto/perties中配置JMX監(jiān)控，這對(duì)于權(quán)限管理插件的調(diào)試非常有用：com.sun.management.jmxremote=true

com.sun.management.jmxremote.port=9101

com.sun.management.jmxremote.authenticate=false

com.sun.management.jmxremote.ssl=false5.1.44操作示例假設(shè)我們使用文件系統(tǒng)身份驗(yàn)證，可以在perties文件中添加用戶：#用戶名:密碼

user1:password1

user2:password2然后，通過SQL語句來管理用戶權(quán)限：--創(chuàng)建角色

CREATEROLEadmin;

--將角色賦予用戶

GRANTadminTOuser1;

--為角色分配權(quán)限

GRANTSELECTONSCHEMAdefaultTOadmin;5.22、查詢監(jiān)控與日志分析Presto提供了豐富的監(jiān)控和日志功能，幫助管理員和用戶監(jiān)控查詢性能，診斷問題，并優(yōu)化查詢。5.2.11監(jiān)控查詢Presto的監(jiān)控功能可以通過HTTPAPI或WebUI訪問。以下是一個(gè)使用HTTPAPI獲取查詢信息的例子：curl-XGEThttp://coordinator:8080/v1/statement-H'X-Presto-Catalog:tpch'-H'X-Presto-Schema:tiny'-H'X-Presto-Source:curl'-H'X-Presto-User:admin'-d'SELECT*FROMnationLIMIT10'5.2.22日志分析Presto的日志文件包含了查詢的詳細(xì)信息，包括執(zhí)行時(shí)間、資源使用情況等。日志文件通常位于/var/log/presto目錄下。管理員可以通過分析這些日志來優(yōu)化查詢性能，例如，查找慢查詢或資源密集型查詢。5.2.33使用JMX監(jiān)控JMX（JavaManagementExtensions）可以用來監(jiān)控Presto的運(yùn)行狀態(tài)。例如，可以使用jconsole工具連接到Presto的JMX端口（默認(rèn)為9101），查看內(nèi)存使用、線程狀態(tài)等信息。5.2.44使用Prometheus監(jiān)控Presto可以與Prometheus集成，提供更高級(jí)的監(jiān)控功能。首先，需要在perties中啟用Prometheus監(jiān)控：coordinator=true

node-scheduler.include-coordinator=true

http-server.http.port=8080

query.max-memory=5GB

query.max-memory-per-node=512MB

query.max-total-memory-per-node=2GB

discovery.uri=http://coordinator:8080

metheus=true然后，Prometheus可以通過以下URL抓取Presto的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)：http://coordinator:8080/metrics5.2.55示例：分析慢查詢假設(shè)我們有一個(gè)慢查詢，我們可以通過以下SQL語句來獲取查詢的詳細(xì)信息：SELECTquery_id,query,state,queued_time,start_time,end_time,execution_time,queued_time,self_time,total_scheduled_time,total_cpu_time,total_physical_input_data_size,total_physical_input_data_time,total_logical_input_data_size,total_logical_input_data_time,total_written_data_size,total_written_data_time,total_rows,total_splits,total_input_splits,total_input_bytes,total_input_positions,user,source,client_info,client_user,client_source,client_id,client_tag,client_info_uri,client_assertion,client_cert,client_cert_issuer,client_cert_subject,client_cert_not_after,client_cert_not_before,client_cert_serial_number,client_cert_fingerprint,client_cert_san,client_cert_san_dns,client_cert_san_ip,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_cert_san_serial_number,client_cert_san_fingerprint,client_cert_san_uri,client_cert_san_email,client_cert_san_issuer,client_cert_san_subject,client_cert_san_not_after,client_cert_san_not_before,client_c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