Presto 是一个开源分布式 SQL 查询引擎，设计用于集群机器上处理和查询大型数据集。以下是一些建议，可以帮助你提升 Presto 查询速度：
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优化数据分区：
- 确保数据根据查询条件均匀分布。
- 避免使用过多的分区键，因为这会增加查询的复杂性。
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调整并发设置：
- 根据集群规模和资源可用性调整并发执行的任务数（
query.max-concurrent-execution-per-node）和每个任务的并行度（query.max-parallelism）。
- 监控集群资源使用情况，并根据需要动态调整这些参数。
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优化查询逻辑：
- 精简查询，避免不必要的 JOIN 操作和子查询。
- 使用 Presto 的内置函数和聚合函数来减少数据传输和处理量。
- 利用 Presto 对不同数据源的支持，选择最优的数据源进行查询。
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使用缓存：
- 利用 Presto 的查询缓存功能，将经常执行的查询结果缓存起来，以便快速重用。
- 注意，缓存的使用可能会增加存储开销，因此需要权衡缓存大小和性能。
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调整数据格式和压缩：
- 根据数据特点选择合适的数据格式，如 Parquet、ORC 等，这些格式通常支持高效的数据压缩和查询。
- 调整数据压缩算法和级别，以平衡压缩率和查询性能。
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升级 Presto 版本：
- 保持 Presto 集群的最新版本，以便获取最新的性能优化和功能改进。
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监控和诊断：
- 利用 Presto 提供的监控工具（如 Trino System Table 和 Operator Logging）来跟踪查询执行过程中的性能瓶颈和资源使用情况。
- 定期分析查询日志和系统表，以识别潜在的性能问题并进行优化。
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硬件和集群扩展：
- 根据查询需求和数据规模，合理配置集群中的节点数量和节点规格。
- 考虑使用更快的存储解决方案（如 SSD）来提升 I/O 性能。
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网络优化：
- 确保集群内部的网络通信畅通无阻，减少网络延迟和数据传输时间。
- 根据需要调整集群的网络配置和安全设置。
请注意，每个 Presto 集群和应用场景都有其独特性，因此在应用上述建议时可能需要根据实际情况进行调整和测试。
