presto 表有索引吗

Presto 支持创建索引，但是与传统关系型数据库不同，Presto 中的索引是在查询时动态创建的临时索引，而不是在表中预先定义的静态索引。这种动态索引是由 Presto 的执行计划优化器在查询优化阶段生成的，并且只在执行查询时存在。因此，Presto 中的索引与传统关系型数据库中的索引的概念是不同的。

相关问题

presto 如何加快where查询, 类似实现索引

在 Presto 中，可以通过分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）等方式来加快 WHERE 查询的速度，类似于实现索引的效果。

分区是将表按照某个列的值进行划分，将每个分区存储在不同的目录或文件中，这样在查询时只需要扫描特定的目录或文件，可以大大减少查询的数据量。分桶是将表按照哈希函数的值进行划分，每个分桶存储在不同的目录或文件中，这样在查询时只需要扫描特定的分桶，也可以减少查询的数据量。

在创建表时，可以使用 PARTITIONED BY 和 CLUSTERED BY 语句来指定分区和分桶的列，例如：

CREATE TABLE my_table (
  col1 varchar,
  col2 int,
  col3 double
)
WITH (
  partitioned_by = ARRAY['col1'],
  clustered_by = ARRAY['col2']
);

这样就可以按照 `col1` 列进行分区，按照 `col2` 列进行分桶。在查询时，可以使用 WHERE 子句来过滤分区或分桶，例如：

SELECT *
FROM my_table
WHERE col1 = 'abc' AND col2 = 123;

这样就只会扫描包含 `col1 = 'abc'` 且 `col2 = 123` 的分区和分桶，可以大大提高查询速度。

presto insert into 分区表 大量分区数据的 优化

当向分区表中插入大量分区数据时，可以采取以下优化措施：

1. 批量插入：将要插入的数据分批次插入，每次插入一个数据块，数据块大小可以根据实际情况进行调整。这样可以减少单次插入数据量的大小，降低单次插入数据的时间和资源消耗。

2. 控制并发：当同时向多个分区插入数据时，可以控制并发插入的数量，避免过多的并发插入导致系统资源的过度消耗。

3. 使用分区缓存：在向分区表插入大量数据时，可以使用分区缓存。将要插入的数据先缓存在内存中，然后再批量写入到分区表中。这样可以减少每次写入磁盘的次数，提高插入的效率。

4. 关闭索引：在向分区表插入大量数据时，可以先关闭表的索引，插入完成后再重新开启索引。这样可以提高插入的速度，避免索引的影响。

5. 优化集群配置：当向分区表插入大量数据时，可以根据插入数据的规模和集群的配置进行优化。例如，可以提高集群的规模，增加节点数量，提高网络带宽等。

总之，当向分区表插入大量数据时，需要根据实际情况进行优化，以提高插入的性能和效率。