Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，旨在对大规模数据集进行高速、实时的数据分析。为了降低Presto分布式查询的延迟，可以采取以下优化措施：
查询优化
- 选择必要的字段：避免使用
*号，只选择需要的字段。
- 过滤条件优化：在过滤条件中加入分区字段，减少查询的数据量。
- 合理安排Group by语句：按照每个字段distinct数据多少进行降序排列。
- 使用Limit：对于需要排序的查询，使用
LIMIT可以减少排序计算和内存压力。
- 使用regexp_like代替多个like语句：使用
regexp_like对性能有较大提升。
- 使用Rank函数代替row_number函数：在某些场景下，使用
rank()函数性能更好。
存储优化
- 合理设置分区：根据元信息读取分区数据，减少数据读取量。
- 使用列式存储：如ORC格式，优化数据读取。
- 使用压缩数据：如snappy压缩，减少节点间数据传输的IO带宽压力。
- 预先排序：对于经常需要过滤的字段，预先排序可以跳过读取不必要的数据。
配置优化
- 启用缓存：如Alluxio SDK缓存，可以减少表扫描延迟。
- 调整内存配置：确保有足够的内存供查询使用。
- 优化并行查询：设置合适的并行度来提高查询性能。
Join优化
- 使用Join语句时将大表放在左边：避免内存溢出错误。
- 使用distributed join：对于大表，使用hash join算法。
通过上述优化措施，可以有效降低Presto分布式查询的延迟，提高查询性能。
实际案例
- Uber的优化实践：部署Alluxio SDK Cache，查询时间波动减少，查询性能稳定。
- 沃尔玛的优化实践：通过Alluxio分布式缓存实现混合云数据访问，查询延迟稳定，范围查询性能提升。
综上所述，通过合理的查询优化、存储优化、配置优化以及Join优化，可以显著降低Presto分布式查询的延迟，提升查询性能。同时，结合实际的优化案例，可以为企业和机构提供具体的优化策略和方案。