presto sql 和 hive sql的区别有哪些

Presto SQL和Hive SQL的主要区别如下：

1. 数据存储：Presto SQL可以查询多种数据源，如Hadoop、NoSQL、RDBMS等；而Hive SQL主要用于查询Hadoop中的数据。

2. 数据处理：Presto SQL采用内存计算方式，可以实现实时响应；而Hive SQL则采用MapReduce计算方式，速度较慢。

3. 语法：Presto SQL的语法更加接近标准SQL，更易于理解和学习；而Hive SQL的语法则更加类似于SQL的扩展版本，需要更多的学习和理解。

4. 性能：Presto SQL具有更好的性能，可以处理更大的数据集，而Hive SQL在处理大数据时会出现性能瓶颈。

5. 执行计划：Presto SQL可以自动优化查询计划，提高查询效率；而Hive SQL需要手动进行优化。

6. 兼容性：Presto SQL兼容多种数据源和文件格式，而Hive SQL只支持Hive数据源和部分文件格式。

相关问题

presto sql

您好！对于Presto SQL，它是一种开源的分布式SQL查询引擎。它能够处理大规模的数据，支持在多个数据源上进行高效的查询。Presto SQL具有类似于传统关系型数据库的语法和功能，但是它并不存储数据，而是通过连接到不同的数据源来执行查询操作。它可以与各种数据源集成，如Hive、MySQL、PostgreSQL等。

Presto SQL的设计目标之一是提供低延迟的查询性能，适用于交互式分析和大规模数据处理。它使用了分布式架构，可以在多个计算节点上并行执行查询，以实现高性能和可伸缩性。此外，Presto SQL还支持复杂的查询操作，如JOIN、子查询、聚合函数等。

如果您有任何具体问题或需要更深入的了解Presto SQL，请随时提问！

presto和hive 时间函数差异

Presto和Hive都是用于大数据处理的SQL查询引擎，它们的时间函数虽然有许多相似之处，但也存在一些差异：

1. 性能优化：Presto设计上强调了实时分析，对时间函数的执行速度通常更快，尤其对于复杂的窗口函数和聚合操作。而Hive更适合离线批处理，时间函数的性能可能不如Presto响应迅速。

2. 时间戳处理：Presto支持多种时间戳类型，如TIMESTAMP、TIMESTAMP WITH TIME ZONE等，并且提供了丰富的日期和时间函数，如DATE_TRUNC、DATE_ADD、EXTRACT等。Hive也有类似的功能，但可能会有一些细微的函数命名和用法区别。

3. 动态分区：在处理基于时间范围的动态分区时，Presto的`DATE_TRUNC`和`ROW_NUMBER()`函数可以帮助用户更灵活地创建范围分区。Hive在这方面也有支持，但可能需要额外的脚本或存储过程。

4. 分区查询优化：Presto能够根据时间分区进行优化，例如，如果查询只针对最近的数据，它可以快速过滤掉较早的分区，而Hive可能需要遍历所有分区。