Presto SQL ซึ่งปัจจุบันคือ Trino นำข้อดีของเครื่องมือสืบค้นข้อมูล Analytics มาสู่ Data Lakes

การประมวลผลข้อมูลขนาดใหญ่เป็นหนึ่งในแง่มุมที่สำคัญของยุคดิจิทัลนี้ บริษัทต่างๆ ใช้ปัญญาประดิษฐ์ แมชชีนเลิร์นนิง และการวิเคราะห์ข้อมูลมากขึ้น ซึ่งผลิตและเก็บรวบรวมข้อมูลมากขึ้น ดังนั้นจึงส่งผลให้มีข้อมูลจำนวนมหาศาลที่ต้องสืบค้นและวิเคราะห์อย่างมีประสิทธิภาพ

คลาวด์คอมพิวติ้งและ Presto สามารถช่วยได้ที่นี่

Presto คืออะไร?

ตามคำจำกัดความของ Amazon AWS: Presto เป็นเอ็นจิ้นการสืบค้น SQL แบบกระจาย ซึ่งสร้างขึ้นเพื่อดำเนินการสืบค้นแบบวิเคราะห์อย่างรวดเร็วบนชุดข้อมูลทุกขนาด มันถูกรีแบรนด์เมื่อปลายปี 2020 เนื่องจาก Trino เพื่อแยกโปรเจ็กต์ออกจาก Prestodb

Presto มีข้อได้เปรียบในการเป็นโอเพ่นซอร์ส ซึ่งหมายความว่ามีการอัปเดตเป็นประจำและนักพัฒนามีส่วนสนับสนุนบ่อยครั้ง

แพลตฟอร์ม Presto ทำงานร่วมกับ แหล่งข้อมูลที่ไม่สัมพันธ์ กัน เช่น:

• อเมซอน S3
• Hadoop
• HDFS
• MongoDB
• HBase

และ ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ เช่น:

• พื้นที่ของฉัน
• PostgresSQL และ
• MS SQL Server

ด้วย Presto คุณสามารถสืบค้นข้อมูลได้ทุกที่ที่จัดเก็บ นั่นหมายความว่าคุณไม่จำเป็นต้องถ่ายโอนข้อมูลไปยังฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์หรือคลังข้อมูล Presto ถูกสร้างขึ้นสำหรับ SQL และรองรับความหมายของ SQL มาตรฐาน ซึ่งรวมถึงคิวรีย่อย คิวรีที่ซับซ้อน การรวมภายนอก การนับที่แตกต่างกัน และเปอร์เซ็นไทล์โดยประมาณ

การดำเนินการค้นหาทำได้เร็วกว่าด้วย เนื่องจากทำงานควบคู่ไปกับสถาปัตยกรรมที่ใช้หน่วยความจำ ดังนั้น คุณไม่ต้องกังวลอีกต่อไปว่าจะใช้เวลานานแค่ไหนในการสืบค้นฐานข้อมูลขนาดใหญ่ ผลลัพธ์จะกลับมาในไม่กี่วินาที

เรียนรู้วิธีปรับใช้ Presto และสถาปัตยกรรมในเอกสารประกอบ

อ่านเพิ่มเติม: วิธีอัปเดตไดรเวอร์อุปกรณ์ใน Windows 10 {คู่มือง่ายๆ}

แนวคิดหลัก

แนวคิดหลักของ SQL เป็นที่รู้จักกันอย่างแพร่หลาย เพื่อให้เข้าใจว่า Presto ทำงานอย่างไร เราต้องเข้าใจแนวคิดหลักก่อน

ประเภทเซิร์ฟเวอร์

Presto ใช้เซิร์ฟเวอร์สองประเภท: เซิร์ฟเวอร์ ผู้ประสานงาน และเซิร์ฟเวอร์ ผู้ปฏิบัติงาน โหนดผู้ปฏิบัติงานประมวลผลการสืบค้น โดยดึงข้อมูลจากตัวเชื่อมต่อ ผู้ประสานงานดึงผลลัพธ์และส่งให้กับลูกค้า เซิร์ฟเวอร์ผู้ประสานงานยังแยกวิเคราะห์คำสั่งและจัดการโหนด

ทำงานคล้ายกับระบบการจัดการฐานข้อมูลการประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่

ที่มาของรูปภาพ: tutorialspoint

Presto ใช้ตัวเชื่อมต่อเพื่อเชื่อมโยงระหว่างระบบแบบกระจายและต้นทาง เช่น Amazon S3 ตัวเชื่อมต่อจำนวนมากของ Presto กับแหล่งข้อมูลเชิงสัมพันธ์และไม่ใช่เชิงสัมพันธ์ ทำให้ระบบขยายไปยังแหล่งข้อมูลเกือบทุกชนิด

อ่านเพิ่มเติม: วิธีอัปเดตไดรเวอร์ใน Windows 10,8,7 – อัปเดตไดรเวอร์อุปกรณ์

Presto ประมวลผลการสืบค้นอย่างไร

เมื่อ presto ได้รับแบบสอบถาม จะดำเนินการโดยแบ่งออกเป็นหลายขั้นตอน โดยปกติระบบจะสร้างสเตจรูทและสเตจที่เกี่ยวข้อง จากนั้นขั้นตอนต่างๆ จะถูกกระจายไปยังงานต่างๆ ทั่วทั้งโหนดของผู้ปฏิบัติงาน

ข้อดีของการใช้ Presto

Presto กำลังเป็นที่นิยมอย่างมากกับองค์กรขนาดใหญ่เช่น Netflix, Facebook, Atlassian และ Airbnb ตัวอย่างเช่น Facebook ใช้ Presto เพื่อประมวลผลข้อมูลหนึ่งเพทาไบต์ทุกวัน โดยเรียกใช้การสืบค้นมากกว่า 30,000 รายการ

Presto มีโครงการโอเพ่นซอร์สสองโครงการแยกกัน: PrestoSQL (ปัจจุบันเรียกว่า Trino) และ PrestoDB เป็นที่นิยมอย่างมากสำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ใน data lake และคลังข้อมูลประเภทต่างๆ มาดูข้อดีบางประการที่ทำให้ Presto เป็นที่นิยมกัน

1. บูรณาการได้ง่าย

ข้อดีที่สำคัญประการหนึ่งของ Presto คือการผสานรวมกับระบบข้อมูลที่มีอยู่ของคุณโดยไม่ต้องแก้ไข ดังนั้น ด้วยการเพิ่ม Presto คุณจะเพิ่มความสามารถในการวิเคราะห์ที่รวดเร็วโดยไม่จำเป็นต้องปรับแต่งระบบที่มีอยู่ของคุณ

2. ประสิทธิภาพที่เร็วขึ้น

สาเหตุหนึ่งที่ทำให้ Presto พัฒนาขึ้นก็เพราะว่า Apache Hive ที่มีอยู่ทำงานได้ไม่ดีกับการสืบค้นแบบโต้ตอบ Presto ออกแบบมาเพื่อจัดการกับการสืบค้น BI เชิงโต้ตอบ นอกจากนี้ มันเป็นไปตามโมเดลพุช ประมวลผลการสืบค้น SQL โดยใช้หลายขั้นตอนพร้อมกัน หมายความว่าขั้นตอนทั้งหมดจะถูกวางท่อโดยไม่ต้องรอระหว่างขั้นตอน

Presto ยังมีการถ่ายโอนข้อมูลระหว่างหน่วยความจำสู่หน่วยความจำ โดยไม่จำเป็นต้องเขียนข้อมูลลงดิสก์ ซึ่งช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ

3. ออกแบบมาสำหรับระบบคลาวด์

Presto เรียกใช้พื้นที่จัดเก็บและคำนวณแยกกัน ซึ่งทำให้เหมาะสำหรับสภาพแวดล้อมระบบคลาวด์มาก บริษัทที่ใช้ PrestoSQL สามารถปรับขนาดขึ้นหรือลงได้อย่างง่ายดายโดยขึ้นอยู่กับโหลดโดยไม่ทำให้ข้อมูลสูญหาย สิ่งนี้สามารถเกิดขึ้นได้เนื่องจากคลัสเตอร์ Presto ไม่ได้จัดเก็บข้อมูลใดๆ

4. อินเทอร์เฟซ SQL แบบครบวงจร

SQL เป็นภาษาที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล นักวิเคราะห์ และวิศวกรใช้ SQL ในการประมวลผล วิเคราะห์ และทดสอบข้อมูล โดยผสานรวมกับเครื่องมือข่าวกรองธุรกิจ

Presto มีความสามารถไม่เพียงแต่สืบค้นข้อมูลจากแหล่ง SQL แต่ยังมาจากฐานข้อมูล NoSQL เช่น Elasticsearch และ Cassandra รองรับการเชื่อมต่อ ANSI-SQL และ Postgres สิ่งนี้ทำให้ Presto มีความเก่งกาจที่ระบบแบบกระจายอื่นๆ ไม่มี

อินเทอร์เฟซเหมาะสำหรับข้อมูลขนาดกลาง เพราะมีฟังก์ชัน Window เดียวกันกับ PostgreSQL

อ่านเพิ่มเติม: วิธีอัปเดตไดรเวอร์กราฟิกใน Windows 10 {Simple Guide}

คุณสามารถใช้ Presto ทำอะไรได้บ้าง

Presto ใช้ในอุตสาหกรรมต่างๆ สำหรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการสืบค้นแบบเฉพาะกิจและแบบโต้ตอบ มาสำรวจกรณีการใช้งานทั่วไปกัน:

การวิเคราะห์ Data Lake

คุณสามารถใช้ PrestoSQL เพื่อสืบค้นข้อมูลใน Data Lake โดยไม่ต้องแปลงข้อมูล Presto ช่วยให้คุณสามารถสืบค้นข้อมูลได้ว่าอยู่ที่ไหน ดังนั้น คุณสามารถใช้เพื่อเพิ่มศักยภาพในการวิเคราะห์ Data Lake ของคุณด้วยการสืบค้นข้อมูลที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง

แบบสอบถามเฉพาะกิจ

Presto ช่วยให้คุณเรียกใช้คิวรีได้ทุกเมื่อไม่ว่าข้อมูลของคุณจะอยู่ที่ใด ยิ่งไปกว่านั้น ด้วยตัวเชื่อมต่อ Presto ทีมของคุณสามารถเข้าถึงชุดข้อมูลในแหล่งข้อมูลที่หลากหลาย และเนื่องจากการสืบค้นจะดำเนินการในไม่กี่วินาทีแทนที่จะเป็นชั่วโมง ระบบของคุณจึงทำงานเร็วขึ้น

ชุด ETL

แทนที่จะใช้ระบบประมวลผลแบบกลุ่มเดิม คุณสามารถใช้ Presto เพื่อเรียกใช้การสืบค้นที่มีประสิทธิภาพในทรัพยากร คุณสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่างๆ และดำเนินการค้นหาที่มีปริมาณงานสูงได้

โดยสรุป Presto มีข้อดีหลายประการสำหรับบริษัทที่ต้องการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก ดำเนินการเฉพาะกิจ สืบค้นแบบโต้ตอบ และเรียกใช้การวิเคราะห์จากแหล่งข้อมูลที่แตกต่างกัน