好的，各位观众老爷们，大家好！我是你们的老朋友，江湖人称“Bug终结者”的程序猿老王。今天，我们要聊聊Presto/Trino SQL Planner 的核心原理，以及如何像给汽车引擎加涡轮一样，扩展它的查询优化器！准备好了吗？让我们一起踏上这段激动人心的旅程吧！🚀 第一站：SQL Planner，查询的“大脑”🧠 想象一下，你对着电脑说：“给我找出去年销售额最高的10个商品！” 这条SQL语句就像你的一道命令，而SQL Planner就是那个理解你的命令，并把它变成计算机能执行的详细计划的“大脑”。 SQL Planner 的核心任务： 解析 (Parsing): 就像理解一门外语，把SQL语句变成计算机能懂的语法树。 分析 (Analyzing): 检查语法是否正确，表和列是否存在，权限是否足够。如果这里出了问题，你会收到类似“表不存在”的错误信息。 逻辑优化 (Logical Optimization): 这是最关键的一步！Planner会尝试用各种优化规则，让查询变得更快。比如，把过滤条件提前，减少需要处理的数据量。 物理计划 (Physical Planning): 选择具体 …
Presto/Trino 在数据湖上的联邦查询与性能调优
好嘞，各位观众老爷，今天咱们就来聊聊 Presto/Trino 在数据湖上搞联邦查询的那些事儿。你们知道，数据湖这玩意儿，就像一个巨大的百宝箱，里面塞满了各种各样的数据，JSON、Parquet、ORC，应有尽有。但是，想要从这个百宝箱里快速找到自己想要的东西，那可不是一件容易的事儿。这时候，Presto/Trino 就闪亮登场了，它就像一把锋利的瑞士军刀，能帮你轻松搞定数据湖上的联邦查询，让你的数据分析效率蹭蹭往上涨！🚀 开场白：数据湖的烦恼与Presto/Trino的救赎 各位有没有这样的经历？数据仓库里数据孤岛林立，各个业务部门的数据散落在不同的角落，像一个个孤零零的岛屿，想要把它们连接起来，简直比愚公移山还难！🤯 这时候，数据湖就应运而生了，它就像一个巨大的水库，把所有的数据都汇集到一起，不再有孤岛，不再有隔阂。但是，水库大了，管理起来也麻烦，怎么才能快速找到自己想要的数据呢？ 这就轮到 Presto/Trino 大显身手了！它能连接各种不同的数据源，像一个超级翻译官，把不同的数据格式翻译成统一的语言，让你能够用一条 SQL 语句，就能查询所有的数据，简直不要太爽！ 😎 第一幕 …
高性能大数据查询引擎内部原理：Presto/Trino 与 ClickHouse 架构对比
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/T …