Presto：2012年秋季Facebook内部开始研发，2013年正式对外开源。Presto是Facebook用于补充和替代Hive的产品，主要用于实时场景的交互式数据分析。相比于Hive的SQL on Hadoop，Presto不与Hadoop(MapReduce计算/HDFS存储)的框架模型绑定，其设计目标是SQL on Everything。
Presto是典型Master-Slave架构：主要由Coordinator和Worker两个进程组件构建。客户端将SQL提交到Coordinator（协调器），Coordinator进行SQL语法检查、语义分析以及并行查询计划生成(拆分Stages)，Scheduler(调度器)将查询计划分配到保存表数据的各个Worker(工作进程)，并调度及监督SQL语句的执行过程。
TableStatistics 统计信息，参考：com.facebook.presto.spi.statistics.TableStatistics
字段 | 字段名称 |
|---|---|
rowCount | 行数量 |
totalSize | 数据文件大小 |
columnStatistics | 字段统计信息，Map<String,ColumnStatistics> |
ColumnStatistics 字段统计信息
字段 | 字段名称 |
|---|---|
nullsFraction | null字段值的比例 |
distinctValuesCount | 不同字段值的个数统计 |
dataSize | 字段读取的数据文件大小 |
range | 字段的区间范围：最大值和最小值 |
Presto基于ConnectorMetadata#getTableStatistics获取元数据信息，目前仅Hive Connector、Iceberg Connector支持获取元数据的统计信息，统计信息用于树节点Visitor遍历时进行CBO优化。
ANALYZE table_name [ WITH ( property_name = expression [, ...] ) ]统计元数据执行：调用LogicalPlanner#createAnalyzePlan，执行StatisticsAggregationPlanner#createStatisticsAggregation，基于Presto?Operator算子实现，扩展StatisticsWriterOperator算子执行元数据统计，通过StatisticsWriterOperator#getComputedStatistics计算统计元数据，统计操作对应逻辑算子StatisticsWriterNode。
统计元数据获取：Presto基于ConnectorMetadata#getTableStatistics获取元数据信息，目前仅Hive Connector、Iceberg Connector支持获取元数据的统计信息，统计信息用于树节点Visitor遍历的CBO优化：
统计元数据更新：MetadataManager#finishStatisticsCollection 控制元数据统计更新操作，仅Hive Connector实现元数据统计执行，调用HiveMetadata#finishStatisticsCollection实现。底层调用Hive Metastore RPC接口：updateTableStatistics、updatePartitionStatistics。
原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。
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