1. 引言

在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨 Presto、Trino、Apache Arrow 三种主流的查询优化工具，剖析其核心机制，并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。

2. Presto：分布式 SQL 查询引擎

2.1 Presto 介绍

Presto 是由 Facebook 开发的高性能分布式 SQL 查询引擎，专为交互式查询优化。它支持查询 HDFS、S3、Hive、Kafka、Druid、Cassandra 等多种数据源，并且采用 MPP（Massively Parallel Processing）架构，在无需加载数据到本地存储的情况下提供低延迟查询。

2.2 Presto 优化机制

• 列式存储支持：支持 Parquet、ORC 等列式存储格式，减少 I/O 读取量。

• 向量化计算：利用 CPU SIMD 指令批量处理数据，提高计算效率。

• 动态过滤（Dynamic Filtering）：自动推测 Join 条件，减少无关数据扫描。

• Predicate Pushdown（谓词下推）：在 SQL 查询时，将过滤条件下推至存储层，减少数据传输。

2.3 Presto 业务案例分析

案例：广告日志分析

某广告公司需要在 100TB 级别的点击日志数据上进行实时分析，以优化广告投放策略。数据存储在 Hive 中，查询任务通常涉及多表 Join。

优化方案：

1. 使用 ORC 列式存储 代替原来的 JSON 格式，减少数据扫描。

2. 开启 Dynamic Filtering，让 Join 时的过滤条件提