Presto实战

Presto

的架构

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会重复返回结果行（因此使用了去重聚合），以及变换可以正确地保留

IN

谓词的逻辑，该

逻辑可能返回三个值：

true

、

false

和

null

。

在这里，去重聚合使用与

Join

相同的分区方式，因此可以流式执行

，无须网络数据交换并

且使内存开销降到最低。

4.11

　基于代价的优化器

4.8

节讲解了

Presto

的优化器如何将文本查询语句转化为可执行且优化过的查询计划；

4.9

节阐释了很多优化规则以及它们对提升查询性能的重要性；

4.10

节介绍了使查询计划可以

执行所必需的实现规则。

我们从接收用户查询开始，一直介绍到生成最终的执行计划。在这个过程中，我们浏览了

一些挑选出来的计划转换方法，这些重要的方法使计划执行的速度有了数量级的提升，甚

至让查询的执行变为可能。

现在让我们更深入地了解计划转换，它们在决策时不但基于查询本身的形状，而且更重要

的是，它们也将查询数据的形状考虑在内。这就是

Presto

先进的

基于代价的优化器

（

cost-

basedoptimizer

，

CBO

）所做的工作。

4.11.1

　代价的概念

我们之前使用一个查询案例作为工作模型，为了方便易懂，这次也采用类似的方式。示例

4-8

是之前查询案例的变形，它移除了与本节内容无关的一些查询语句

。因此，我们可以

专注于查询优化器基于代价的决策。

示例

4-8

　

基于代价优化的查询案例

SELECT

n.name AS nation_name,

avg(extendedprice) as avg_price

FROM nation n, orders o, ...