Java Presto的性能优化可以从多个方面进行，以下是一些建议：
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调整并发设置：
- 根据集群规模和数据量，合理配置Presto的并发设置。例如，可以调整
query.max-memory来限制单个查询的最大内存使用量，以及query.max-memory-per-node来限制每个节点的最大内存使用量。
- 根据实际情况调整
task.max-failure-retry-number和task.max-concurrent-runs-per-node等参数，以控制任务失败的重试次数和每个节点的最大并发运行数。
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优化查询语句：
- 尽量减少查询中的JOIN操作，因为JOIN操作通常比单表查询更耗时。如果必须使用JOIN，可以考虑优化连接类型（如选择内连接而非笛卡尔积连接）。
- 避免在查询中使用子查询，尤其是在大表上。如果必须使用子查询，可以考虑将其改写为JOIN操作。
- 使用Presto内置的函数和操作符，避免自定义复杂函数或操作符，以减少计算开销。
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优化数据格式和压缩：
- 根据数据特点选择合适的数据格式，如Parquet、ORC等，这些格式通常具有更好的压缩和查询性能。
- 合理配置数据压缩算法和级别，以平衡压缩率和查询性能。
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优化集群资源：
- 根据集群规模和负载情况，合理分配计算资源，如CPU、内存和磁盘空间。
- 定期监控集群性能指标，如CPU使用率、内存使用率、磁盘I/O等，以便及时发现并解决性能瓶颈。
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更新Presto版本和插件：
- 保持Presto集群的组件（如coordinator、worker等）和插件（如hive、jdbc等）更新到最新版本，以获取最新的性能优化和功能改进。
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使用缓存和物化视图：
- 对于频繁执行的相同查询，可以考虑使用Presto的缓存功能来存储查询结果，以提高查询性能。
- 对于需要多次执行的复杂查询，可以考虑使用物化视图来存储查询结果，以减少实时计算的开销。
请注意，性能优化是一个持续的过程，需要根据具体的业务场景和数据特点进行调整和优化。在进行任何优化之前，建议先对系统进行充分的测试和分析，以确保优化措施的有效性和安全性。
