Trino与OLK1.1性能对比及内存管理分析

该PPT文件("trino&OLKtpcds100G2.pptx")主要探讨了Trino和OLK（可能是openLooKeng）的性能测试对比、差异较大的查询SQL语句情况以及两者在跨源性能和动态过滤方面的测试对比。内容还涉及到Trino和OLK的内存管理策略，特别是关于溢出磁盘内存管理和可回收内存的概念。此外，提到了Presto的相关优化，如RaptorX连接器的性能提升以及对分解存储问题的讨论。 详细说明: 1. **Trino&OLK性能测试对比**： - 文件列出了多个TQuery和OQuery的ID，这些可能是特定的查询标识符，用于追踪和比较Trino和OLK的性能。通过这些ID，我们可以推测进行了多次性能测试，比较了两个系统的响应时间和资源消耗。 2. **动态过滤测试对比**： - 动态过滤是一种优化技术，它允许在查询执行过程中延迟过滤操作，以减少数据传输量，提高查询效率。对比这部分可能展示了Trino和OLK如何利用动态过滤来改善查询性能。 3. **内存管理与溢出**： - Trino和OLK默认会终止请求内存超过query_max_memory或query_max_memory_per_node的查询，以确保公平性和避免死锁。然而，引入了可回收内存的概念，允许查询在不计入限制的情况下请求内存，当内存不足时，数据会被溢出到磁盘并后续处理。 4. **磁盘溢出的影响**： - 磁盘溢出可能导致查询执行时间显著增加，尤其是在集群内存紧张时。但当集群空闲时，内存密集型查询可能会充分利用所有内存，提供更快的处理速度。 5. **启发式索引优化**： - 提及了动态过滤特性与启发式索引，这可能是指一种优化策略，通过预计算和缓存部分结果以加速查询。 6. **Presto的RaptorX和存储问题**： - RaptorX连接器提升了Presto的数据加载速度，但它仍然面临网络饱和和计算存储耦合的问题。RaptorX试图通过构建分层缓存解决方案来解决这些问题，以实现更高效的存储-计算分离。 这份PPT深入研究了Trino和OLK的性能表现，特别是在大规模数据处理中的内存管理和查询优化策略。同时，也揭示了Presto在系统设计上的挑战和解决方案，对于理解分布式查询引擎的优化和性能调优有重要价值。