好嘞，各位观众老爷们，欢迎来到今天的“大数据引擎对对碰”特别节目！我是你们的老朋友，数据挖掘界的段子手——阿酷。今天，咱们不聊八卦，不谈风月，就来聊聊大数据世界里那些叱咤风云的“查询怪兽”：Presto/Trino 和 ClickHouse。
准备好了吗？系好安全带，咱们这就发车，带你深入了解这些高性能大数据查询引擎的内部构造，看看它们是如何“啃”下海量数据的硬骨头，又是如何在架构设计上各显神通的！
第一幕：开场白——数据洪流，谁主沉浮？
话说，在这个信息爆炸的时代，数据就像滔滔江水，连绵不绝，又像黄河泛滥，一发不可收拾。无论是电商平台的交易记录，还是社交媒体上的用户行为，亦或是物联网设备的实时数据，都以惊人的速度增长。面对如此庞大的数据量，传统的数据库系统往往力不从心，查询速度慢如蜗牛，让人抓狂。
这时，救星来了！Presto/Trino 和 ClickHouse 这两个高性能大数据查询引擎应运而生，它们就像两把锋利的宝剑，帮助我们在数据的海洋里披荆斩棘，快速找到我们需要的信息。
那么，它们究竟是如何做到“快、准、狠”的呢？别急，咱们慢慢往下看。
第二幕：选手登场——Presto/Trino VS ClickHouse
在正式开战之前，我们先来认识一下今天的主角。
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Presto/Trino：横跨银河系的“查询星舰”
Presto 最初由 Facebook 开发，后来演化为 Trino (由 Presto 的核心开发者创建)。它们是一个分布式 SQL 查询引擎，设计目标是快速查询各种规模的数据，支持 ANSI SQL 标准，并且可以连接多种数据源，比如 Hadoop HDFS、Amazon S3、关系型数据库等等。简单来说，Presto/Trino 就像一艘星际飞船，可以穿梭于不同的数据星系，将数据整合起来进行查询。
🤔 特点： SQL 标准兼容性好，支持多种数据源，擅长即席查询（Ad-hoc Query）。
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ClickHouse：专注极致性能的“闪电侠”
ClickHouse 由俄罗斯搜索引擎 Yandex 开发，是一个列式存储的 OLAP 数据库管理系统。它的设计目标是快速处理海量数据，并提供亚秒级的查询响应。ClickHouse 在数据压缩、索引、查询优化等方面做了大量的优化，使其在特定场景下拥有极高的查询性能。你可以把它想象成一个短跑运动员，在特定的跑道上，速度快到飞起。
⚡ 特点： 列式存储，数据压缩率高，查询速度极快，尤其擅长 OLAP 分析。
第三幕：架构解剖——引擎内部的秘密
接下来，咱们就来深入了解一下这两个引擎的内部架构，看看它们是如何运作的。
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Presto/Trino 架构：分布式大脑，并行计算
Presto/Trino 采用 Master-Worker 架构，包含一个 Coordinator 节点和多个 Worker 节点。
组件 作用 Coordinator 负责接收客户端的 SQL 查询请求，解析 SQL 语句，生成查询计划，并将查询任务分配给 Worker 节点。就像一个大脑，负责指挥全局。 Worker 负责执行 Coordinator 分配的查询任务，从数据源读取数据，进行计算，并将结果返回给 Coordinator。就像一个个辛勤的工人，负责具体的数据处理。 Connector 负责连接不同的数据源，将数据源的数据转换为 Presto/Trino 可以理解的格式。就像一个翻译器，将不同语言的数据翻译成通用语言。 Catalog 负责管理数据源的信息，包括数据源的类型、地址、认证信息等。就像一个目录，记录了所有数据源的信息。 工作流程：
- 用户提交 SQL 查询请求给 Coordinator。
- Coordinator 解析 SQL 语句，生成查询计划。
- Coordinator 将查询任务分配给 Worker 节点。
- Worker 节点从 Connector 读取数据。
- Worker 节点执行计算，并将结果返回给 Coordinator。
- Coordinator 将所有 Worker 节点的结果合并，返回给用户。
关键特性：
- 分布式查询： 将查询任务分解成多个子任务，并行执行，充分利用集群的计算资源。
- 内存计算： 尽可能将数据加载到内存中进行计算，减少磁盘 IO，提高查询速度。
- Connector 机制： 通过 Connector 连接不同的数据源，实现跨数据源的查询。
- SQL 标准兼容： 支持 ANSI SQL 标准，方便用户使用。
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ClickHouse 架构：列式存储，向量化引擎
ClickHouse 的架构相对简单，主要包含一个 ClickHouse Server 节点。
组件 作用 ClickHouse Server 负责接收客户端的 SQL 查询请求，读取数据，执行计算，并将结果返回给客户端。它集成了数据存储、查询处理等功能。 Storage Engine 负责数据的存储和读取，ClickHouse 提供了多种 Storage Engine，比如 MergeTree、Memory 等。其中，MergeTree 是 ClickHouse 最常用的 Storage Engine，它支持数据分区、索引、数据压缩等功能。就像一个仓库管理员，负责数据的存储和管理。 Query Processing 负责 SQL 语句的解析、查询优化、执行等。ClickHouse 采用了向量化引擎，可以一次性处理多个数据，提高查询效率。就像一个数据处理工厂，负责数据的加工和处理。 关键特性：
- 列式存储： 将数据按列存储，减少了 IO 操作，提高了查询效率。
- 数据压缩： 采用多种压缩算法，提高数据压缩率，减少存储空间。
- 向量化引擎： 一次性处理多个数据，减少了函数调用开销，提高了查询效率。
- MergeTree 引擎： 支持数据分区、索引、数据压缩等功能，方便数据的管理和查询。
- 高性能计算： 针对 CPU 进行了优化，充分利用 CPU 的计算能力。
第四幕：性能对比——速度与激情的碰撞
了解了架构之后，我们再来看看这两个引擎的性能对比。
| 特性 | Presto/Trino | ClickHouse |
|---|---|---|
| 数据存储方式 | 行式存储，可以连接多种数据源。 | 列式存储，只支持自身存储。 |
| 查询性能 | 适用于即席查询，对于复杂查询可能性能稍逊。 | 适用于 OLAP 分析，查询速度极快，尤其擅长聚合查询。 |
| SQL 标准兼容性 | 较好，支持 ANSI SQL 标准。 | 部分支持 SQL 标准，有一些自己的语法扩展。 |
| 适用场景 | 适用于需要连接多种数据源，进行即席查询的场景。比如，需要查询 HDFS、MySQL、Elasticsearch 等数据源的数据。 | 适用于需要进行 OLAP 分析，对查询性能要求极高的场景。比如，需要对海量日志数据进行分析，快速生成报表。 |
| 扩展性 | 扩展性较好，可以方便地添加新的 Worker 节点。 | 扩展性相对较差，需要提前规划好集群规模。 |
| 社区支持 | 活跃，Trino 社区更加活跃。 | 活跃。 |
总结：
- Presto/Trino： 就像一位博学多才的学者，知识面广，可以连接不同的数据源，进行灵活的查询。
- ClickHouse： 就像一位身经百战的战士，专注性能，在特定的场景下，可以发挥出惊人的速度。
第五幕：选型指南——萝卜白菜，各有所爱
那么，在实际应用中，我们应该如何选择 Presto/Trino 和 ClickHouse 呢？
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选择 Presto/Trino 的场景：
- 需要连接多种数据源，进行即席查询。
- 需要支持 SQL 标准，方便用户使用。
- 对查询性能要求不是特别高。
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选择 ClickHouse 的场景：
- 需要进行 OLAP 分析，对查询性能要求极高。
- 数据量巨大，需要快速生成报表。
- 数据存储在 ClickHouse 自身，不需要连接其他数据源。
举个栗子：
- 电商平台： 如果需要对用户的购买行为进行分析，快速生成销售报表，可以选择 ClickHouse。
- 金融机构： 如果需要对用户的交易数据进行风控分析，需要连接 HDFS、MySQL 等数据源，可以选择 Presto/Trino。
温馨提示：
在实际选型时，还需要考虑团队的技术栈、成本预算等因素。最好进行充分的测试，选择最适合自己的引擎。
第六幕：总结陈词——英雄惜英雄，共创美好未来
好了，今天的“大数据引擎对对碰”特别节目就到这里告一段落了。Presto/Trino 和 ClickHouse 都是非常优秀的大数据查询引擎，它们各有千秋，在不同的场景下都能发挥出巨大的作用。
希望通过今天的节目，大家对这两个引擎的内部原理有了更深入的了解。在实际应用中，我们可以根据自己的需求，选择合适的引擎，让它们为我们的大数据分析工作保驾护航！
最后，祝大家在数据挖掘的道路上越走越远，挖掘出更多的价值！咱们下期再见！👋
P.S. 如果你觉得今天的节目对你有帮助，记得点赞、收藏、分享哦！也欢迎大家在评论区留言，分享你的使用经验和心得体会。
表情包彩蛋：
- 数据量太大，脑壳疼 🤯
- 查询速度太慢，想砸电脑 😡
- 选哪个引擎好，好纠结 🤔
- 看完这篇文章，豁然开朗 😎
- 感谢阿酷，么么哒 😘