1、Presto是一个分布式SQL查询引擎，由Facebook创建并维护它的主要功能是对大规模数据进行快速查询，支持多种数据源，比如关系型数据库NoSQLHadoop数据等与其他SQL查询引擎相比，presto具有更快的查询速度和更强的扩展性，可以与多种服务集成对于需要快速处理和查询大量数据的企业和云服务提供商来说。

2、在Join优化方面，将大表放在左边可以减少内存压力，并考虑使用distributed join以更高效地处理大数据量的Join操作同时，使用union代替多个join条件，以及通过WITH语句合并多次查询，可以进一步提升查询性能最后，尽量使用UNION ALL代替UNION，以减少内存使用综上所述，通过合理的架构设计和查询优化策略，Prest。

3、Presto，这款专为大数据集设计的分布式SQL查询引擎，凭借其独特的架构和高效性能，正在越来越多的企业中崭露头角它由一个核心组件Coordinator和众多Worker节点共同构建，像一个精密的交响乐团，协调着数据查询的旋律Coordinator，乐团指挥作为Presto的核心管理节点，Coordinator扮演着指挥的角色它负责解。

4、在大数据时代，企业普遍依赖OLAP引擎处理大规模数据并实现即时分析本文将通过99个TPCDS基准测试查询语句，对比开源的ClickHouseDorisPresto以及ByConity这四款流行的OLAP引擎性能，为选择适合的解决方案提供参考TPCDS基准测试，作为决策支持系统性能评估工具，包含复杂多维查询，涵盖连接聚合子查询等。

5、Presto是一款开源的分布式SQL查询引擎，旨在快速高效地执行大规模数据集上的SQL查询它提供了一种在大数据集上执行SQL查询的高效方式，适用于实时分析BI系统数据仓库等场景一安装部署 1 下载安装包，并将其上传至服务器指定目录2 解压安装包，并配置JVM3 创建相关目录，并添加JVM配置。

6、Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，适用于交互式分析查询，数据量支持GB到PB字节，用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集。

7、Presto SQL引擎的统计计数功能深入解析 作者vivo互联网用户运营开发团队 Shuai Guangying 在大数据分析中，统计计数是基础且关键的能力本文详细探讨了Presto中精确计数和基数统计的原理实现方式及其优缺点从基础的word count例子出发，介绍了如何通过Set数据结构进行精确计数，以及Hash和Tree两种Set实现。

8、个查询，每日数据在1PB级别Facebook称Presto的性能比诸如Hive和Map*Reduce要好上10倍有多四Shark Shark即Hive on。

9、OmniOperator算子加速特性支持的大数据分析引擎包括Apache SparkApache Flink以及Presto等首先，OmniOperator算子加速特性在Apache Spark上的应用尤为突出Apache Spark作为一个大数据处理框架，其基于内存的计算模型使得数据处理速度显著提升OmniOperator通过优化Spark算子，进一步提高了数据处理的效率例如，在。