presto 语法

Presto是一个分布式SQL查询引擎，支持标准的SQL查询语法。以下是一些常见的Presto语法：

1. 查询语句：

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition1 AND condition2 ...

2. 聚合函数：

SELECT COUNT(*), SUM(column_name), AVG(column_name)
FROM table_name

3. JOIN：

SELECT column_name(s)
FROM table1
JOIN table2
ON table1.column_name = table2.column_name

4. 子查询：

SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name IN (SELECT column_name FROM table_name WHERE condition)

5. CASE语句：

SELECT column_name,
CASE
    WHEN condition THEN 'value'
    WHEN condition THEN 'value'
    ELSE 'value'
END
FROM table_name

以上是一些常见的Presto语法，更多语法可以参考Presto官方文档。

相关问题

mysql语法，hive语法，presto语法

MySQL语法：

1. 创建数据库：CREATE DATABASE database_name;

2. 创建表：CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype);

3. 插入数据：INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);

4. 查询数据：SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;

5. 更新数据：UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;

6. 删除数据：DELETE FROM table_name WHERE condition;

HiveSQL语法：

1. 创建数据库：CREATE DATABASE database_name;

2. 创建表：CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype) STORED AS file_format;

3. 插入数据：INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);

4. 查询数据：SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;

5. 更新数据：UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;

6. 删除数据：DELETE FROM table_name WHERE condition;

PrestoSQL语法：

1. 创建表：CREATE TABLE table_name (column1 datatype, column2 datatype);

2. 插入数据：INSERT INTO table_name (column1, column2) VALUES (value1, value2);

3. 查询数据：SELECT column1, column2 FROM table_name WHERE condition;

4. 更新数据：UPDATE table_name SET column1 = value1 WHERE condition;

5. 删除数据：DELETE FROM table_name WHERE condition;

6. 其他操作：JOIN、GROUP BY、ORDER BY等。

mysql语法，hive语法，presto语法区别

MySQL、HiveSQL和PrestoSQL虽然都是使用SQL语言，但它们之间存在一些语法和功能上的区别，主要如下：

1. 数据类型：MySQL支持比较全面的数据类型，包括整型、浮点型、字符型等，而HiveSQL和PrestoSQL的数据类型相对较少。

2. 存储格式：HiveSQL和PrestoSQL支持多种存储格式，包括文本、ORC和Parquet等，而MySQL只支持常规的表格存储格式。

3. 性能：HiveSQL和PrestoSQL是为大数据场景而设计的，可以处理PB级别的数据，而MySQL主要用于小型Web应用程序，其性能相对较弱。

4. 数据仓库功能：HiveSQL是基于Hadoop生态系统的数据仓库解决方案，支持复杂的ETL操作和数据仓库功能，而MySQL和PrestoSQL则没有这些功能。

5. 数据源：PrestoSQL支持多种数据源的查询，包括Hive、MySQL、PostgreSQL和Cassandra等，而MySQL和HiveSQL只能查询自己的数据源。

6. 执行引擎：HiveSQL和PrestoSQL都支持分布式查询，可以通过多个节点并行执行查询，而MySQL则没有这个功能。

总的来说，MySQL主要用于小型Web应用程序，HiveSQL和PrestoSQL则适用于大数据场景下的数据仓库和分布式查询。