Trino分布式 SQL 查询引擎
Trino（以前称为 PrestoSQL）是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，专为交互式分析查询设计，可对大规模数据集进行快速查询。以下从多个方面详细介绍 Trino：
主要特点
- 多数据源支持：Trino 能够连接多种不同类型的数据源，包括关系型数据库（如 MySQL、PostgreSQL）、数据仓库（如 Snowflake、Redshift）、大数据存储系统（如 Hive、Cassandra）等。这使得用户可以在一个查询中跨多个数据源进行数据查询和分析，打破了数据孤岛。
- 高性能：采用分布式架构和并行处理技术，能够高效地处理大规模数据集。它会将查询任务分解成多个子任务，并行地在集群中的多个节点上执行，从而显著提高查询速度。
- 标准 SQL 支持：支持 ANSI SQL 标准，这意味着熟悉 SQL 的用户可以很容易地上手使用 Trino 进行数据查询和分析，无需学习新的查询语言。
- 可扩展性：可以通过添加节点来扩展集群规模，以应对不断增长的数据量和查询负载。同时，Trino 的插件式架构允许用户根据需要扩展其功能，如添加新的数据源连接器。
- 交互式查询体验：响应速度快，适合进行实时的交互式数据分析。用户可以快速得到查询结果，进行数据探索和洞察。
工作原理
- 客户端：用户通过客户端工具（如 Trino CLI、JDBC 驱动、ODBC 驱动等）向 Trino 集群发送 SQL 查询请求。
- Coordinator（协调器）：接收客户端的查询请求，对查询进行解析、优化和规划。然后将查询任务分解成多个子任务，并将这些子任务分配给不同的 Worker 节点执行。
- Worker（工作节点）：负责执行 Coordinator 分配的子任务，从数据源中读取数据，进行计算和处理，并将结果返回给 Coordinator。
- 数据源连接器：负责与不同的数据源进行通信，将 Trino 的查询请求转换为数据源可以理解的格式，并将数据源返回的数据转换为 Trino 可以处理的格式。
应用场景
- 数据仓库分析：在企业的数据仓库环境中，Trino 可以作为查询引擎，帮助分析师快速查询和分析海量数据，支持业务决策。
- 实时数据分析：对于需要实时获取数据洞察的场景，如实时监控、实时报表等，Trino 的高性能和交互式查询能力可以满足需求。
- 数据集成和 ETL：通过跨数据源查询功能，Trino 可以在数据集成和 ETL（Extract, Transform, Load）过程中发挥作用，实现不同数据源之间的数据整合和转换。