presto计算会影响原本数据库性能吗

Presto是一种分布式查询引擎，它可以在多个节点上同时运行查询任务，从而实现高效的数据处理和分析。相比于传统的关系型数据库，Presto不会直接影响原本数据库的性能，因为它是基于独立的计算集群运行的。但是，如果在使用Presto的过程中对底层数据源进行了大量的查询和计算，那么这些操作可能会对原本数据库的性能产生一定的影响。因此，使用Presto时需要合理规划查询任务，避免对底层数据源造成过大的负载。

相关问题

presto计算间隔天数

在Presto中，你可以使用date_diff函数来计算两个日期之间的天数间隔。函数的语法如下所示：
select date_diff('day', cast('2018-09-05' as date), cast('2018-09-07' as date));

其中，第一个参数是'day'，表示要查询的是天数间隔。第二个参数和第三个参数分别是要计算间隔的两个日期，需要使用cast函数将日期字符串转换为date类型。最后，注意在计算间隔时，是将后面的日期减去前面的日期。与Hive不同的是，Presto的计算顺序是后面减去前面。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [presto计算日期间隔天数或者小时间隔——date_diff函数使用](https://blog.csdn.net/chenKFKevin/article/details/82884506)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [Presto计算两字符串日期天数之差](https://blog.csdn.net/weixin_42194215/article/details/125160120)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [presto时间转换、时间加减、时间差](https://blog.csdn.net/qq_21997625/article/details/115665541)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

presto可视化查询连接hive数据库

可以使用Presto的Web界面Presto Web UI进行可视化查询，连接Hive数据库步骤如下：

1. 在Presto的安装目录下找到etc/catalog目录，创建一个新的名为hive.properties的文件。

2. 将以下内容添加到hive.properties文件中：

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://<hive_server2_host>:9083

其中，<hive_server2_host>应该替换为运行Hive Server2的主机名或IP地址。

3. 启动Presto服务，并访问Presto Web UI。

4. 在Presto Web UI界面的左侧面板中，选择“Query”选项卡。

5. 在“Catalog”下拉框中选择“hive”，并在“Schema”下拉框中选择要查询的Hive数据库。

6. 编写您的SQL查询语句并执行。

这样，您就可以使用Presto Web UI可视化地查询Hive数据库了。