Presto的是什么？优势是什么呢？从官方文档中我们了解到

Presto是一个分布式SQL查询引擎，用于查询分布在一个或多个不同数据源中的大数据集。 千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。 Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。

所以说，当公司业务有跨库分析时（一般情况是，业务数据库分布在各个部门），一些数据需要配合其他部门的数据进行关联查询，这个时候可以考虑Presto。但是目前，对于MySQL统计查询在性能上有瓶颈。可考虑将数据按时间段归档到HDFS中，以提高统计效率。

如果需要对业务数据库进行较为实时的统计，而且不需要跨库操作的时候，建议还是直连数据库。

遇到过的问题

如何加快在Presto上的数据统计

很多的时候，在Presto上对数据库跨库查询，例如Mysql数据库。这个时候Presto的做法是从MySQL数据库端拉取最基本的数据，然后再去做进一步的处理，例如统计等聚合操作。 举个栗子：

SELECT count(id) FROM table_1 WHERE condition=1;

上面的SQL语句会分为3个步骤进行：

1. Presto发起到Mysql数据库进行查询

SELECT id FROM table_1 WHERE condition=1;

1. 对结果进行count计算
2. 返回结果

所以说，对于Presto来说，其跨库查询的瓶颈是在数据拉取这个步骤。若要提高数据统计的速度，可考虑把Mysql中相关的数据表定期转移到HDFS中，并转存为高效的列式存储格式ORC。

所以定时归档是一个很好的选择，这里还要注意，在归档的时候我们要选择一个归档字段，如果是按日归档，我们可以用日期作为这个字段的值，采用yyyyMMdd的形式，例如20180123.

一般创建归档数据库的SQL语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1 (
id INTEGER,
........
partition_date INTEGER
)WITH ( format = 'ORC', partitioned_by = ARRAY['partition_date'] );

查看创建的库结构：

SHOW CREATE TABLE table_1; /*Only Presto*/

带有分区的表创建完成之后，每天只要更新分区字段partition_date就可以了，聪明的Presto就能将数据放置到规划好的分区了。

如果要查看一个数据表的分区字段是什么，可以下面的语句：

SHOW PARTITIONS FROM table_1 /*Only Presto*/

查询条件中尽量带上分区字段进行过滤

如果数据被规当到HDFS中，并带有分区字段。在每次查询归档表的时候，要带上分区字段作为过滤条件，这样可以加快查询速度。因为有了分区字段作为查询条件，就能帮助Presto避免全区扫描，减少Presto需要扫描的HDFS的文件数。

多多使用WITH语句

使用Presto分析统计数据时，可考虑把多次查询合并为一次查询，用Presto提供的子查询完成。 这点和我们熟知的MySQL的使用不是很一样。 例如：

WITH subquery_1 AS (
    SELECT a1, a2, a3 
    FROM Table_1 
    WHERE a3 between 20180101 and 20180131
),               /*子查询subquery_1,注意：多个子查询需要用逗号分隔*/
subquery_2 AS (
    SELECT b1, b2, b3
    FROM Table_2
    WHERE b3 between 20180101 and 20180131
)                /*最后一个子查询后不要带逗号，不然会报错。*/        
SELECT 
    subquery_1.a1, subquery_1.a2, 
    subquery_2.b1, subquery_2.b2
FROM subquery_1
    JOIN subquery_2