Presto/Trino权威指南及官方设计文档解读
作者均是presto创始人三位，因此这两份材料+2019年的presto论文（见我另一篇博客），是最权威的presto技术文档。然而经过编者阅读，这些还不足够精细，更多的技术文档，在开源社区的博客中有描述，编者会将这些信息补充都相应位置，以使读者获得最新的技术理解。
trino就是presto的别名，历史原因不细说，为了叙述方便，以下统称presto。
本文写作时，是trino356版本。写作日期：2021.5.3
presto的基本术语和概念、安装教程、用途，本文不再赘述，相关文档/教程/博客在中文互联网上有很多，可移步查阅。本文的技术深度在user和contributer之间，不涉及源码阅读，只对软件设计的idea和trade-off做重点解读。之后如有机会，会对源码部分进行解读，更新博客。
第四章 Presto的架构
Presto是典型的主从式架构，总结构图如下。
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4.3 节点发现服务
节点启动时会向coordinator discovery service报告/通信，之后定期向coordinator发送心跳以证明存活。
这个节点发现服务专门用于追踪存活节点，和worker节点列表维护的，这个服务被嵌入到presto内部，所以worker节点直接和coordinator的http服务通信即可。
4.4 基于连接器的架构
connector用于连接外部数据源。只要外部数据可以用Presto支持的数据类型表示成行、列、表，就可以创建connector与外部数据源相连接。
Presto提供了SPI（service provider interface），用于实现一个连接器，只要连接器实现了SPI，就可以将Presto引擎和外部数据连接起来。SPI需要实现三个部分：
获取表/视图/schema元数据的操作；
产生数据分区的逻辑单元的操作，基于这些逻辑单元，presto能够并行读写；
在源数据和Presto内存数据格式之间进行转换的操作。
Coordinator和worker需要SPI提供的不同接口，如下图：
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Presto是以插件形式，动态加载这些Connector。插件的架构，在Presto中得到广泛使用，比如事件监听器、数据类型、函数类型、访问控制等。
4.7 查询执行模型
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在物理计划生成之前，会用到多个SPI接口辅助指定计划：
Metadata SPI在Parse过程中可以进行语义校验、类型检查、安全检查等；
Data Statistics SPI在plan指定时提供一些表的统计信息，基于此制定基于代价的查询优化；
Data Location SPI在制定物理计划时提供数据位置，方便scheduler切片。
源数据以Page形式产生数据，Page就是按照列式存储格式的多个行。
task实际上是在具体一个worker node上，给定具体split的一个stage。task创建时，会为每个split初始化一个Driver，每个driver是一个operator流水线的一个实例，负责处理split中的数据。一个task可能会创建多个driver。
oprertor，即算子，流水线上的基本组成单位，表示一个计算处理过程，常见的包括TableScan、Filter、Join、Aggregator等。
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Coordinator首先根据MetaData SPI创建一个splits列表，基于该列表进行任务分配，在查询执行期间，coordinator跟踪所有的task和splits执行进度，一些worker完成了任务，产生了更多的splits待下游处理，那么coordinator继续进行分配任务。
4.8 查询优化
这里我们基于一个具体的SQL例子，对查询优化进行讲解。
如下图，这是一个以地区、国家为维度统计销量的SQL语句，基于国家表、地区表、订单表、用户表来完成，是TPC-H上的一个SQL，我们以它作为例子。
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4.8.2 初始查询计划
我们根据字面含义，直接对上面这条SQL进行查询计划指定，得到如下的树状图。这样的树状图是可以执行出结果的，但是简单评估下，两次CrossJoin的复杂度就是级别的操作，这样的查询计划不能在人类有生之年执行完毕。而查询优化器的任务，就是从这样的初始查询计划转化成一个等价的查询计划，能更高效的完成任务。理论上来说，等价的查询计划有指数级别个，optimizer的任务，是在一定的时间内，选取尽量最优的查询计划。
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4.9-4.10 优化规则/启发式方法
optimizer是根据一些优化规则对初始查询计划进行优化的。我们可以称之为启发式的方法。
4.9.1 谓词下推
谓词下推很容易理解，尽可能地把谓词下推到靠近叶子节点的位置，使得不会在结果中产生的Records不会过多地在执行过程中被处理。
以刚才的例子，我们可以让crossjoin算子和filter算子部分进行合并，变成inner join，进行谓词下推。
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谓词下推之后，查询计划的复杂度降低到了。
4.9.2 Cross Join消除
Cross Join一般没有什么业务含义，只会是一些SQL新手写出来的SQL语句，而Cross Join一般代价极高，很难完成，所以要对Cross join进行特定消除。
Cross join的消除，主要是利用filter的筛选条件，对join的表顺序进行重新排序，力图将所有Cross join都变成非cross join。
以刚才的例子，通过表顺序重排，我们可以将两个谓词全部下推，消除Cross join。
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cross join之后，查询计划的复杂度不再主要由join支配，join的复杂度为
4.9.3 TopN
对于order by + limit的组合在SQL使用中是非常常见的。naive的想法是先排序，再取前N个Record，排序很重因而复杂度较高。而利用堆进行TopN的分布式查询算法，已经比较成熟了，所以ORDER BY + LIMIT的操作，一般会被简化为TopN算子。
TopN简化之后，排序不再是限速步，排序的复杂度是。
By the way，在SQL中，ORDER BY 后面只有跟LIMIT或者FETCH FIRST才有用，其他情况下，Presto直接忽视ORDER BY。
4.9.4 局部聚合
一般来说，参与Join的表不会用到它所有的明细信息，尤其是在有GROUP BY查询进行聚合时，通常只会用到join表的有限几列的统计（聚合）信息，那么我们可以在join之前先对join表的相关列进行预聚合，然后再join，减少数据传递过程中的流量。
为了提高并行性，预聚合通常采用局部聚合的方式来实现。当局部聚合能显著减少数据传递量时，能够显著提升性能，但是如果不能有效减少数据量，有可能造成反面效应。（因此presto默认关闭了这条规则，可以手动开启）
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4.10.1 Leteral Join去关联化
Leteral Join就是在SELECT位置的关联子查询，对于这种简化写法，Presto Parser会首先把它改写成标准的Left Join形式，如下图：
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这种改写在语义上并不一致，尤其在空值和重复值上，所以为了保证语义一致，在查询计划上，要为原查询结果分配unique id进行区分，join结果要进行重复性检测，一旦有重复就要报错。
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4.10.2 Semi-Join(IN) 去关联化
这里指的是关联子查询，就是在IN子查询内部，需要用到外部表的信息，即产生了关联。
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Presto会去除这种关联化，首先让子查询去除与外部的关联条件（本例子中是WHERE p.partkey=l.partkey）之后，计算一次结果，然后利用该结果和外部关联表进行inner join，最后根据IN的key进行filter，最终需要手动去重得到唯一结果。
By the way, 对于不关联的Semi-Join，Presto采用哈希表来完成。
4.11 基于代价的优化器
cost-based优化器（CBO）的一个重要特征：不仅考虑query语句的“形状”，还要考虑输入数据的特征。
Presto的代价由三个部分组成：CPU时间+内存需求+网络带宽占用。
4.11.2 Join的代价
Presto可以基于一个扩展的Hash Join算法进行分布式join。主要思路是，将join的一对表分成build side和probe side。首先基于build side的join key构建哈希表，然后probe side去和hash table进行探测，匹配成功的emit。具体来讲，分成三阶段，构成三层哈希以支持并行：
首先根据join key的hash范围将build side 和 probe side两张表的数据发送到各个worker node上去，这是第一层哈希f(x)；
在每个worker node内部，将build side按照join key再次哈希分散到各个线程上去，这是第二层哈希g(x)；
在每个线程内部，对build side的join key构建哈希表，这是第三层哈希h(x)。第三层哈希表构建结束之后，交给worker node进行合并；合并完成之后，probe side将join key按照h(x)哈希并在本地哈希表中查找，返回结果，这个探测过程可以直接将probe side数据等分给各个线程查找即可。
可能会有疑问，第三层的哈希为什么要合并？不合并也同样可以分布式查询，即将probe side数据按照g(x)分散给各个线程，再按照h(x)探测各个线程的哈希表，这样就不必合并了。
这确实是一种选择，但是考虑到这种方案probe side首先要按照g(x)在本地分散数据，这是一个额外的负担，而presto的方案直接将probe side数据等分即可，考虑到probe side一般是个更大的表，所以presto的选择是更佳的。
另外，为了合并的方便，可以直接取g(x)=h(x)，这样合并就是个O(1)的操作。
接下来对分布式hash join进行代价分析：build side的数据必须全部放置于内存以快速构建和emit，这个内存开销是很大的；join两侧的表都必须通过网络shuffle广播，这个代价也非常大。
为了控制内存开销，CBO会选择小表来当build side。这依赖于表的统计信息。
Join的优化：动态过滤
一般来说，小表的join key值域范围比大表的join key值域范围要小，对于这些超出值域范围的大表Record，1）成段/分区的数据都没有必要读到Presto中来；2）散装的数据没有必要通过网络shuffle。而build side在构建hash table时统计下值域范围，几乎是0代价的，只需要告诉下上游（一般还是本节点，所以是被一个driver控制的进程）分发大表数据的节点即可。
由于这种筛选条件，ORC和Parquet能更好地对动态过滤进行利用。目前仅广播式join才有这种优化，分布式join汇总数据范围会很麻烦（不是本节点控制大表读取）。
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Join的优化：动态分区剪裁
在数据仓库（比如Hive）中，举一个例子，事实表（订单表）和维度表（时间表）相join的例子，下面这个SQL。
SELECT COUNT(*) FROM store_sales JOIN date_dim ON store_sales.ss_sold_date_sk = date_dim.d_date_skWHERE d_following_holiday='Y' AND d_year = 2000;
维度表的谓词会下推到Hive ORC，进行分区剪裁，惰性读取等各种优化（后面讲Hive Connector会讲到），会提取出来一张小表，很高效，没问题。但是对于庞大的事实表呢，会全量读取，这太可怕了。
这时候大家会想到，刚才有一个优化动态过滤技术，正好用的上。确实，但是只能用在广播式join和ORC/Parquet上，还是有限制，而且即使使用了，也要逐个分区逐个文件扫描一下，才能确定剪裁，我们想从分区层面直接剪裁掉。
具体实现：对动态过滤进行扩展，首先collect小表的join key range，将其传递给coordiantor，然后让coordinator根据HMS的信息去裁剪，然后再进行splits分配。这样的话，完全没有对join方式和存储格式的限制。
4.11.3 表统计信息
SPI Statistics包括以下信息：
行的数量；
列中唯一值的数量（COUNT(DISTINCT )）；
列中空值比例；
列中极值；
列的平均数据大小。
CBO可以利用这些统计信息进行代价度量。
举一个例子，对于刚才的join过程，CBO可以利用这些统计信息中的行数量、列平均数据大小，判断表的大小，以此来决定join的顺序。
比如，如下的join顺序就是纯基于内存考虑的，从最大的lineitem开始进行join,build side依次用更小的表：
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然而，如果从总的代价上来考虑，我们开启join顺序重排参数，则会选择小表先join，然后是大表，以避免大表造成多次网络shuffle传输：
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对于不同的表和不同的集群，就会有不同的查询方案，这就是CBO的价值。
4.11.4 过滤统计信息
刚才我们用的两条统计信息来进行join顺序重排是不够的，举个例子，如果最大的lineitem表有一个等值谓词限定条件，他会从最大表，立即变成最小表（谓词下推），那么join顺序就完全不一样了，如下图（编者注：图中的join条件应该是写错了，图来自书中原图）
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我们可以利用lineitem partkey的空值比例，极值，唯一值个数，算出平均一个值有几行（假设均匀分布）：
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当然，当数据明显偏斜时，这个方案就会产生问题，如果数据源能提供histogram，那么CBO就可以更精准，避免skew的问题。
对于有分区表和分区统计信息的外部源，CBO也会直接利用分区统计。
4.11.6 join顺序枚举
分区枚举：在多个表进行join的场景，顺序至关重要，而n个表join的顺序有
种。Presto默认会每9个表，优化一次顺序，否则代价太高了。
动态规划：join顺序枚举问题，存在最优子结构，Presto采用自顶向下（递归式）的动态规划来解决这个问题。
忽略Cross-join：几乎所有的optimizer都会跳过cross-join，包括Presto，所以cross-join的表不在这里参与排序。
两种search space：一般的优化器只考虑left deep模式的join方案，Presto发现Bushy tree的join方案在分布式场景下可能会更好，而且枚举代价也不大，所以Presto枚举这两种搜索空间。
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了解了上述基本思路，我们来描述枚举流程：
把可以重新定序的nodes和它们之间的谓词限定关系，放到一个multi-join node上去；也就是在一个multi-join node中，所有node是可以自由乱序的，任两个表之间都可以进行join(不包括cross-join)。注意到不是所有的joins都能自由乱序，那他们就不在multi-join nodes里。再注意下，任意两个表之间的join谓词关系，实际上是通过谓词同等推断(equality inference)算法导出的，这个算法就不在这里详述了。
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接下来，对于每个multi-join node，我们都采用带备忘录的分治策略，将node中的tables和谓词partition，同时保留每个子过程返回的结果，写进内存备忘录，之后会用到；注意到，这里的partition共有
种方案(Cn1+Cn2+...+Cn (n/2))，然而由于我们只搜索两种树形，所以只会搜索杨辉三角一行中的末端（Cn1）和中间部分区域(Cn n/2)，由于中间部分最大，所以方案数仍然是
，但是由于过渡段的大部分剪枝，所以前面的常量因子会很小，仍然在接受的范围内；另一方面，由于动态规划的备忘录，会有大量的剪枝；
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对于每一种partition方案，我们都要将两个partition合并join，合并join有两种物理执行方式：分布式和广播式（下一节讲到），再次做个选择，选好了之后，记录在备忘录里；
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备忘录需要的部分填充好了之后，我们就可以选择最好的方案实施join，实施过程中，仍要不断查看备忘录。
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4.11.7 广播式Join和分布式join策略
这里是说Hash Join的两种具体策略：
广播式：每个worker node都保存build side的一个完整副本和一个完整的哈希表，worker node直接从外部数据源取数据进行join，无需在网络中广播分区probe side。
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分布式：和之前我们说的hash join流程一致，首先按照f(x)对两侧的表分区，分到不同的worker node，在各个worker node完全独立并行地执行join。
优劣比较：对于build side非常小或者probe side非常大的情况下，广播式一般会更好，因为避免了probe side在网络中全量传输一次；但是如果两侧表都很大，必须分区入驻内存的话，就要分布式join了。
可以看到，这种选择必须用CBO，还要把filter信息考虑进去。
Presto对外部数据源的ANALYZE，可以对统计信息进行收集，对于通过Presto ETL来写入的数据，可以在写入时直接ANALYZE，更方便。
第六章-第七章 连接器
6.2 RDBMS-PostgreSQL Connector
一般来说，任务下发给一个worker node，worker node与postgres server通过JDBC相连接，一个表就会有一个JDBC连接，对于涉及多个表的SQL，可能就会有多个worker noder和多条JDBC连接。这也是RDBMS connector提供的最多的并行性，无论底层的RDBMS是不是分布式的，并行读取数据是不存在的。
6.2.1 查询下推
Presto可以将一条SQL或SQL的部分下推到数据源，让数据源先做一部分查询的处理，减少传输给Presto的数据，减少开销。
举个例子，对于Presto连接Postgres，Presto收到这样一条SQL：
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Presto的Worker node会让postgres执行下面这个SQL，告诉自己结果：
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可以看到，下推了两个部分：投影列和筛选条件。
Trino新版本中，聚合、Join、LIMIT、TopN也可以下推。
具体某个Connector是否支持，要看具体说明了。
6.4 DFS-Hive Connector
Hive Connector不仅用于Hive，而且可以用于各种分布式存储平台。非Hadoop分布式存储平台要想办法搞一个HMS的替代品，要不然就不能用Hive Connector。
presto仅仅查看Hive MetaStore中的信息，而对Hive引擎却从不使用，当然也不会有任何查询下推，只是读取数据而已。
Presto可以利用到Hive的分区特性和SQL中的分区列，这是Hive最重要的Feature。
Presto为Hive中的ORC Parquet RCBinary RCText几种文件格式做了大量的优化，保证读取效率。
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虽然Hive引擎不会参与到Presto的SQL计算中，但是Hive中特定的文件格式可以参与进来，因为很多流行的格式如ORC RCBinary Parquet等提供了很多统计信息可以利用。
我们以最常用的ORC为例，ORC提供向量化列式读取的接口，这正好presto的需求；ORC Reader还做了两个重要的优化，一个是谓词下推，一个是惰性读取。
谓词下推：ORC File中从文件到每10000行在三个级别上都会保存极值，谓词下推可以让ORC Reader跳过很多无关的数据段；
惰性读取：对于随机性强的谓词列，下推没有太大意义，为了保证效率，ORC Reader会现在谓词列进行读取然后计算谓词，计算完之后找到相关的Segments，去其他列对应位置补充信息。
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这两条性质，让Presto for Hive Connector有了3~8倍的性能提升。
谓词过滤顺序：不同的谓词有不同的筛选性，先选择筛选性强的，后选择筛选性弱的，能获得更好的性能，ORC Reader还需要对谓词的筛选性进行评估。另外，是否对筛选通过的数据缓存，也是需要考量的。
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复杂类型查询下推：通常对于一个复杂类型，我们只需要它的某些子字段，那么就可以把这种投影操作直接下推到TableScan算子的直接下游去；对于复杂类型的查询，也可以进行同样的谓词下推。
7.2 Nosql-Accumulo
Accumulo在架构上和Hbase几乎是一模一样。但是Hbase已经有Phoneix了，所以presto直接连Phoneix连接Hbase即可。所以这里挑了个替代品Accumulo来说明些问题。
Presto将Nosql中的rowkey拆分以打平一条key-value record成多条关系型数据，以此对应关系型模型。
对于NoSQL，coordiator首先和数据库连接获取元数据，然后根据查询范围确定region，对于不同的region server，可以并行读取。
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Presto可以利用Nosql的二级索引进行查询下推；
7.6 联邦查询
Presto可以在一条SQL内同时对多个数据源的表进行查询，对用户来讲非常透明。
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联邦查询也有查询下推，原则仍然是，数仓类型的不下推；Nosql只下推投影和过滤；RDBMS部分可以下推join和聚合。
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7.7 ETL
Presto也支持ETL，不过不如只做ETL的一些商业化工具做得好。但是Presto也有自己的优势，第一就是通过联邦查询你有可能不需要ETL了，第二就是Presto的ETL全部都是SQL，在多个数据源上切换很方便。
第十二章 生产环境中的Presto
12.2 Presto SQL查询调优
这里主要讲了几个调优的抓手点：
EXPLAIN Join的顺序
Join预聚合
GROUP BY key预聚合
Join散列表大小
12.3 内存管理
Presto的内存管理都是基于worker node JVM来说的。
用户内存：客户端查询中的操作，如聚合、排序等占用的内存；
系统内存：查询引擎用的内存，比如input/output buffer, table scan buffer等。
Presto有个初始散列分区数的概念，如果设为8的话，假设query.max-memory(用户内存)=50GB，平均每个worker node用户内存占用为50GB/8=6.25GB，如果query.max-memory-per-node设为13GB的话，那么这个配置可允许超过平均值两倍的数据倾斜。
Presto的所有Worker node应该同等配置，否则无法妥善利用。
12.4 任务并发性
task work threads：默认是CPU核数的2倍，也可以手动增加，不过要考虑上下文切换的代价是否能被cover；
operator concurrecy：这里的并发实际上说的是并行度，算子（比如join,aggregation）在本地的一个并行度，并行度越高，上下文切换时代价也越大。
12.5 工作节点调度
每个工作节点处理split的数量上限、每个task的splits排队上限都可以适当提高以增加单节点负载；
如果有数据缓存（RubiX），或者存储和计算节点不是完全隔离的话，可以让Presto调度器的队列中保存更多空间给本地数据，减少网络传播，通常这个模式都会被打开。
12.6 网络数据交换
下游向上游拉数据的线程数，可能会增强吞吐量，但是注意内存使用；
input/output buffer大小，默认32MB，确实太小了，可以放大一些，避免back pressure机制生效，降低查询效率。
性能评估（Benchmark）
对于CBO性能提升的评估：
实验和数据来自starburst blog：https://blog.starburstdata.com/technical-blog/presto-cost-based-optimizer-rocks-the-tpc-benchmarks
实验在8个HDFS数据节点上部署presto worker，1个coordiantor和NameNode、HMS共享节点。
每个节点24核、256GB内存，160GB堆内存；ORC格式，Zlib压缩。
80%以上的查询都在1TB数据集(TPC-DS)以上，包括10TB。
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作者：Caucher
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