海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow 实战指南
本文聚焦大数据场景下的交互式查询与分析性能提升，深入对比分析 Presto 与 Trino 架构优化，实战 Apache Arrow 向量化执行加速，并提供部署建议、参数优化、查询调优等落地操作指南。
🎯 一、为什么需要查询加速引擎？
在 PB 级别数据仓库场景中，常见 SQL 查询存在以下瓶颈：
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高并发慢响应：数据量大、扫描范围广
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多表 Join 性能差：无索引或维度数据未优化
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传统 MPP 查询代价高：I/O 与 CPU 未充分利用
为解决上述问题，业界出现了新一代 向量化计算 + 分布式内存查询引擎，如 Presto、Trino、Apache Arrow。
🧱 二、Presto 与 Trino：新一代 MPP 查询引擎
| 特性 | Presto | Trino（PrestoSQL 分支） |
|---|---|---|
| 起源 | PrestoSQL 社区维护 | |
| 查询方式 | 分布式执行 + 内存计算 |