一、Presto SQL介绍
Presto SQL是一个由Facebook开源的分布式SQL查询引擎，Presto SQL可处理从几个GB到PB（petabytes）级别的数据，并且能在秒级响应查询，提供高可靠性和可扩展性。Presto SQL可以查询多个数据源，如Hadoop HDFS、Amazon S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，主要特点如下：
1、快速响应：PrestoSQL是一种分布式的查询引擎，它可以执行多节点查询，并且可以平行化处理大规模数据;
2、可扩展性：PrestoSQL使用分布式的架构，可以根据业务需求扩展节点，实现“横向扩展”;
3、高可靠性：PrestoSQL具有异常处理和容错机制，可以自动恢复失败的节点，确保查询持续进行；
4、支持多数据源：PrestoSQL支持多种数据源，例如HDFS、S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，可以直接查询分布式存储的数据。
二、Presto SQL的数据处理能力
在Presto SQL中，数据处理主要包括数据访问、数据格式解析和查询优化器等几个部分：
1、数据访问：Presto SQL可以查询多个数据源，包括HDFS、S3、Cassandra、MySQL、PostgreSQL等，可以直接访问这些数据源;
2、数据格式解析：Presto SQL可以解析多种数据格式，包括CSV、ORC、RCFile、JSON、XML等，可以处理这些格式文件;
3、查询优化器：Presto SQL中的查询优化器提供了多种优化算法，包括谓词下推、多个小查询转换为一个大查询、分区裁剪等，可以对查询进行优化。
三、Presto SQL的语法特点
Presto SQL的语法与标准的SQL语法略有不同，主要包括如下几个方面：
1、自定义函数：Presto SQL支持自定义函数，包括UDF（用户自定义函数）和UDAF（用户自定义聚合函数），可以根据业务需求自定义函数;
--示例代码
--创建自定义函数
CREATE FUNCTION myudf(name VARCHAR) RETURNS VARCHAR
RETURN 'hello, ' || name || '!';
--调用自定义函数
SELECT myudf('Presto SQL');
2、分页查询：Presto SQL的分页查询语法与标准SQL稍有不同，使用LIMIT和OFFSET关键字实现，OFFSET表示从第几条记录开始查，LIMIT表示查几条记录;
--示例代码
--查询前10条记录
SELECT * FROM mytable LIMIT 10;
--查询第11-20条记录
SELECT * FROM mytable LIMIT 10 OFFSET 10;
3、连接查询：Presto SQL支持多种连接查询，包括INNER JOIN、LEFT OUTER JOIN、RIGHT OUTER JOIN、FULL OUTER JOIN等;
--示例代码
--inner join
SELECT a.id, a.name, b.score FROM students a
INNER JOIN scores b ON a.id = b.stu_id;
--left outer join
SELECT a.id, a.name, b.score FROM students a
LEFT OUTER JOIN scores b ON a.id = b.stu_id;
4、子查询：Presto SQL支持多种子查询，包括标量子查询、行子查询、集合子查询等;
--示例代码
--标量子查询
SELECT * FROM mytable WHERE id = (SELECT MAX(id) FROM mytable);
--行子查询
SELECT * FROM mytable WHERE (id, name) IN (SELECT id, name FROM othertable);
--集合子查询
SELECT * FROM mytable WHERE id IN (SELECT id FROM othertable UNION SELECT id FROM anothertable);
四、Presto SQL的应用场景
Presto SQL的应用场景非常广泛，主要适用于大数据处理和企业级数据分析。以下是一些Presto SQL的应用场景：
1、数据仓库：Presto SQL可以读取多个数据源，将不同数据源的数据集成到一起，用于数据仓库的构建和分析;
2、实时数据处理：Presto SQL的快速响应能力可以实现实时数据处理，例如实时风控、实时广告投放等场景;
3、数据探索：Presto SQL的查询优化器和分布式架构可以提供高效查询解决方案，在数据探索和数据可视化方面有广泛应用。
