Presto常见问题优化
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查询速度慢, 如何优化?
解决方法1: 避免单节点处理
虽然Presto是分布式查询引擎, 但是一些操作是必须在单节点中处理的. 例如:
-
count(distinct x)
- 考虑使用approx_distinct(x)代替
- 但是需要注意这个函数有个大约在2.3%的标准误差, 如果需要精确统计的情况, 请绕道.
-
UNION
UNION有个功能是: 如果两条记录一样, 会只保留一条记录(去重).
- 如果不考虑去重的情况, 请使用UNION ALL
-
ORDER BY
Presto对数据排序是作用在单节点上的
- 如果要排序的数据量超过百万行, 要谨慎考虑. 如果非要排序,尽量将排序的字段减少些.
解决方法2: 减少表扫描的范围
通过添加条件达到减少表扫描的范围.
也可以考虑将大数据量的表, 水平查分, 通过查不同的表分区达到效果.
解决方法3: 避免使用 SELECT * FROM
要明确写出所有要访问的列, 能加快速度.比如：你去拿几个东西过来/你去把1，2，3拿过来一个道理
例如
SELECT * FROM my_table
改成:
SELECT id, name, address FROM my_table
解决方法4: 将几个LIKE语句放到函数regexp_like()
Presto的查询优化器不能改善许多LIKE语句使用的地方, 导致这样的语句查询速度慢.
例如
SELECT
...
FROM
access
WHERE
method LIKE '%GET%' OR
method LIKE '%POST%' OR
method LIKE '%PUT%' OR
method LIKE '%DELETE%'
上面的语句能用regexp_like函数优化成一句
SELECT
...
FROM
access
WHERE
regexp_like(method, 'GET|POST|PUT|DELETE')
如何优化JOIN性能？
尽量让JOIN的条件简单，最好是ON后面的比较表达式两边必涉及计算。
例如
SELECT a.date, b.name FROM
left_table a
JOIN right_table b
ON a.date = CAST((b.year * 10000 + b.month * 100 + b.day) as VARCHAR)
上面的SQL语句的JOIN性能不高，因为JION条件包含了表达式计算。我们可以通过子查询的形式来优化上面的语句。
SELECT a.date, b.name FROM
left_table a
JOIN (
SELECT
CAST((b.year * 10000 + b.month * 100 + b.day) as VARCHAR) date, # generate join key
name
FROM right_table
) b
ON a.date = b.date # Simple equi-join
上面的语句，就是直接比较两个VARCHAR的值，这样会比比较一个VARCHAR和一个表达式结果的性能高。
我们还能继续优化，使用Presto的WITH语句进行子查询。
WITH b AS (
SELECT
CAST((b.year * 10000 + b.month * 100 + b.day) as VARCHAR) date, # generate join key
name
FROM right_table
)
SELECT a.date, b.name FROM
left_table a
JOIN b
ON a.date = b.date
如何使查询简单化
解决方法1： 使用WITH语句
如果你的查询语句非常复杂或者有多层嵌套的子查询，请试着用WITH语句将子查询分离出来。
例如
SELECT a, b, c FROM (
SELECT a, MAX(b) AS b, MIN(c) AS c FROM tbl GROUP BY a
) tbl_alias
可以被重写为下面的形式
WITH tbl_alias AS (SELECT a, MAX(b) AS b, MIN(c) AS c FROM tbl GROUP BY a)
SELECT a, b, c FROM tbl_alias
同样，也可以将各个步骤的子查询通过WITH语句罗列出来，子查询之间用“,”分割。
WITH tbl1 AS (SELECT a, MAX(b) AS b, MIN(c) AS c FROM tbl GROUP BY a),
tbl2 AS (SELECT a, AVG(d) AS d FROM another_tbl GROUP BY a)
SELECT tbl1.*, tbl2.* FROM tbl1 JOIN tbl2 ON tbl1.a = tbl2.a
解决方法2：在CREATE TABLE语句中使用WITH语句
如果CREATE TABLE语句的查询部分很复杂或者潜逃了多层子查询，就需要考虑用WITH语句
例如：
CREATE TABLE tbl_new AS WITH tbl_alias AS (SELECT a, MAX(b) AS b, MIN(c) AS c FROM tbl1)
SELECT a, b, c FROM tbl_alias
CREATE TABLE tbl_new AS WITH tbl_alias1 AS (SELECT a, MAX(b) AS b, MIN(c) AS c FROM tbl1),
tbl_alias2 AS (SELECT a, AVG(d) AS d FROM tbl2)
SELECT tbl_alias1.*, tbl2_alias.* FROM tbl_alias1 JOIN tbl_alias2 ON tbl_alias1.a = tbl_alias2.a
解决方法3：用GROUP BY语句时，GROUP BY的目标可用数字代替
在Presto SQL中，GROUP BY语句需要与SELECT语句中的表达式保持一致，不然会提示语法错误。
例如：
SELECT TD_TIME_FORMAT(time, 'yyyy-MM-dd HH', 'PDT') hour, count(*) cnt
FROM my_table
GROUP BY TD_TIME_FORMAT(time, 'yyyy-MM-dd HH', 'PDT')
上面的SQL语句的GROUP BY部分可以用GROUP BY 1，2，3 ...来表示
SELECT TD_TIME_FORMAT(time, 'yyyy-MM-dd HH', 'PDT') hour, count(*) cnt
FROM my_table
GROUP BY 1
Note: 这些数字是从1开始的，有别于程序要思维从0开始。
Exceeded max (local) memory 错误
Presto会跟踪每个查询的内存使用情况.可用内存的多少是根据你的查询计划变动的,所以在大多数情况下可以从写查询语句来达到优化内存使用的目的.
下面列出来的就是内存密集型的语句块:
- district
- UNION
- ORDER BY
- GROUP BY (许多字段的情况)
- joins (各种JOIN)
解决方法1: 尽量少使用distinct
distinct 会排除所有不唯一的行.下面的例子就是检查你的数据表中是否包含了相同的数据行(c1,c2,c3)
SELECT distinct c1, c2, c3 FROM my_table
上面的操作会存储一整字段c1,c2和c3到presto的单个工作节点的内存, 然后检查(c1,c2,c3)的唯一性. 随着字段的增多以及字段数据量的增大,所需要的内存也会直线上升.
所以, 去掉查询语句中的distinct关键字, 或者只在子查询(有有限少量字段的情况下)使用.
解决方法2: 用approx_distinct(x)代替count(distinct x)
NOTE: approx_distinct(x)会返回一个正确的近似值, 如果只是需要看一个大概的趋势,可以考虑.
解决方法3: 尽量用UNION ALL代替UNION
和distinct的原因类似, UNION有去重的功能, 所以会引发内存使用的问题.如果你只是拼接两个或者多个SQL查询的结果, 考虑用UNION ALL
解决方法4: 尽量避免ORDER BY
SELECT c1, c2 FROM my_table ORDER BY c1
Presto在排序的时候启用的是单一节点进行工作, 所以整个数据需要在单节点内存限制的范围内, 超过这个内存限制就会报错.
如果你需要排序的数据在一个小的量级, 用ORDER BY没有问题; 如果需要排序的数据在GB的级别,需要考虑其他的解决方案.
例如: 大量级的数据排序可以考虑结合HIVE和presto. 首先, 用Presto将大量的数据存储到一个临时表中,然后用HIVE取对数据排序.
解决方法5: 减少GROUP BY的字段
SELECT avg(c1), min_by(c2, time), max(c3), count(c4), ...
FROM my_table
GROUP BY c1, c2, c3, c4, ...
减少GROUP BY语句后面的排序一句字段的数量能减少内存的使用.
解决方法6:用大表取JOIN小表
下面这种用小数据表去JOIN大数据表的查询会极度消耗内存.
SELECT * FROM small_table, large_table
WHERE small_table.id = large_table.id
Presto 会默认执行广播式的JOIN操作,它会将左表拆分到几个工作节点上, 然后发送整个右表分别到已拆分好的处理左表的工作节点上. 如果右表非常大就会超出工作节点的内存限制,进而出错.
所以需要用大表JOIN小表
SELECT * FROM large_table, small_table
WHERE large_table.id = small_table.id
如果左表和右表都比较大怎么办?
- 修改配置distributed-joins-enabled (presto version >=0.196)
- 在每次查询开始使用distributed_join的session选项
-- set session distributed_join = 'true'
SELECT * FROM large_table, large_table1
WHERE large_table1.id = large_table.id
核心点就是使用distributed join. Presto的这种配置类型会将左表和右表同时以join key的hash value为分区字段进行分区. 所以即使右表也是大表,也会被拆分.缺点是会增加很多网络数据传输, 所以会比broadcast join的效率慢.
查询生成的大量数据优化的问题
Presto用JOSN text的形式保存数据。如果查询出来的数据大于100G，Presto将传输大于100G的JSON text来保存查询结果。所以，即使查询处理即将完成，输出这么大的JOSN text也会消耗很长时间。
解决方法1：不要用==SELECT *==
解决方法2：用result_output_redirect='true' 注释
在查询语句前添加注释（result_output_redirect='true'），能让查询更快些。
-- set session result_output_redirect='true'
select a, b, c, d FROM my_table
上面的语句能让Presto用并行的方式生成查询结果，能跳过在Presto协调器进行JSON转换的过程。
Note: 但是，如果使用了ORDER BY语句，这个魔术注释将被忽略。
Presto查询优化
数据存储
合理设置分区
与Hive类似，Presto会根据元信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。
使用列式存储
Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。
使用压缩
数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用snappy压缩
预先排序
对于已经排序的数据，在查询的数据过滤阶段，ORC格式支持跳过读取不必要的数据。比如对于经常需要过滤的字段可以预先排序。
SQL优化
- 只选择使用必要的字段： 由于采用列式存储，选择需要的字段可加快字段的读取、减少数据量。避免采用*读取所有字段
- 过滤条件必须加上分区字段
- Group By语句优化： 合理安排Group by语句中字段顺序对性能有一定提升。将Group By语句中字段按照每个字段distinct数据多少进行降序排列， 减少GROUP BY语句后面的排序一句字段的数量能减少内存的使用.
- Order by时使用Limit， 尽量避免ORDER BY： Order by需要扫描数据到单个worker节点进行排序，导致单个worker需要大量内存
- 使用近似聚合函数： 对于允许有少量误差的查询场景，使用这些函数对查询性能有大幅提升。比如使用approx_distinct() 函数比Count(distinct x)有大概2.3%的误差
- 用regexp_like代替多个like语句： Presto查询优化器没有对多个like语句进行优化，使用regexp_like对性能有较大提升
- 使用Join语句时将大表放在左边： Presto中join的默认算法是broadcast join，即将join左边的表分割到多个worker，然后将join右边的表数据整个复制一份发送到每个worker进行计算。如果右边的表数据量太大，则可能会报内存溢出错误。
- 使用Rank函数代替row_number函数来获取Top N
- UNION ALL 代替 UNION ：不用去重
- 使用WITH语句： 查询语句非常复杂或者有多层嵌套的子查询，请试着用WITH语句将子查询分离出来
