海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow 实战指南

本文聚焦大数据场景下的交互式查询与分析性能提升，深入对比分析 Presto 与 Trino 架构优化，实战 Apache Arrow 向量化执行加速，并提供部署建议、参数优化、查询调优等落地操作指南。
  <hr> 一、为什么必要查询加速引擎？

在 PB 级别数据堆栈场景中，常见 SQL 查询存在以下瓶颈：

  

• 高并发慢响应：数据量大、扫描范围广
    
  
• 多表 Join 性能差：无索引或维度数据未优化
    
  
• 传统 MPP 查询代价高：I/O 与 CPU 未充实利用
  
  

为解决上述问题，业界出现了新一代 向量化盘算 + 分布式内存查询引擎，如 Presto、Trino、Apache Arrow。
<hr> 二、Presto 与 Trino：新一代 MPP 查询引擎

     特性    Presto    Trino（PrestoSQL 分支）              劈头    Facebook    PrestoSQL 社区维护          查询方式    分布式执行 + 内存盘算    支持向量化执行 + 多数据源联邦查询          向量化引擎   
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