前言：
    《Presto 分布式SQL查询引擎及原理分析》详细介绍了Presto 的数据模型、技术架构，解释了Presto 对于查询分析有着较高性能。任何SQL引擎，执行过程都是比较复杂的。本篇文章来详细分析 Presto SQL的执行过程以及Presto Connector对索引条件下推良好扩展性技术原理。
    Presto执行计划分析
    Presto 生成查询执行计划流程
    SQL 编译为最终的物理执行计划大概分为：词法分析、语义分析、执行计划生成、优化执行计划、执行计划分段等几个步骤。
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    逻辑计划生成（简单查询）
    一个简单查询，最终构造为一个QueryPlan。对于较复杂的查询，是多个QueryPlan的组合。
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    Table：table是 view则处理view生成的关联查询计划；如果是 table，则构建一个 TableScanNode，获得数据源数据；
    SampleRelation：简单查询，构建SampleNode添加到执行计划树之上；
    Values：获取 Query 语句每一项值，构造 ValuesNode；
    TableSubQuery：处理可能存在的子查询，并生成子查询的执行计划；
    逻辑计划生成（JOIN）
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    Left QueryPlan：处理 JOIN 左侧的 QueryPlan，生成执行计划树；
    Right QueryPlan：处理 JOIN 右侧的 QueryPlan，生成执行计划树；
    ProjectNode：把左右两表连接条件提取出来，给 JOIN 两侧的执行计划；树上分别添加 ProjectNode；
    JoinNode：生成对应类型的 JoinNode，并添加一个FilterNode，用于过滤连接后的结果集；
    逻辑计划生成（Union）
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    Union 语句处理较为简单：
    1.ueryPlan 1..N 分别生成每一个 Union 子句的执行计划树；
    2.构造 UnionNode，连接每一个 QueryPlan 的结果集；
    Presto 执行计划和节点选择策略
    经过执行计划生成和一部分优化后，然后对执行计划进行分段（fragament）。不同阶段的执行计划构成 SubPlan，按照调度类型分为以下几种：
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    Presto Plugin机制
    SPI
    Presto 如何初始化 connector?
    Presto 没有采用复杂的模块化技术，利用了 JDK 中内置的 ServiceLoader 实现简单的 SPI。ServiceLoader 规范Service Provider Interfaces （http://dwz.date/aAVr），简单来讲就是在src/main/resources/META-INF/services/ 中添加一个名为 io.prestosql.spi.Plugin 的文件, 文件内容的connector中实现了io.prestosql.spi.Plugin 这个接口的类，然后采用如下的伪代码进行隔离加载：

    1. URLClassLoader classLoader = new URLClassLoader(new URL[]{ “plugin-libs” }, Thread.currentThread().getContextClassLoader());
    2. ServiceLoader<Plugin> serviceLoader = ServiceLoader.load(Plugin.class, classLoader);
    3. Iterator<Plugin> iterator = serviceLoader.iterator();
    4. // do something

    Google Guice
    Google Guice 是从Google 开源的一款轻量级的依赖注入（DI，Dependency Injection）框架。要说依赖注入 Guice 是鼻祖级，但是被 Spring 登了先。Spring功能是越来越全面，但是依赖也越来越重。对于想轻量一点的选择，Guice 是不二之选。
    Guice 的一些概念：
    Guice：整个框架的门面，通过 Guice 获得 Injector 实例；
    Injector：一个依赖的管理上下文
    Binder：一个接口和实现的绑定
    Module：一组Binder，绑定一组被依赖的中间服务；
    Provider：bean的提供者
    Scope：Provider的作用域
    @Inject：类似Spring Autowired;
    @Name：和 Inject 配合使用类似Spring Resource;
    在一般的服务，只需要在 构造器上 @Inject 注解，Guice 会自动注入需要的服务和自动处理依赖问题。
    Airlift-Guice 注入参数

    1. @Data
    2. public class AirliftConfigTest {
    3.     String zookeeperServers;
    5.     int connectionTimeout = 60_000;
    6.     @Config("zookeeper.servers")
    7.     public AirliftConfigTest setZookeeperServers(String zookeeperServers) {
    8.         this.zookeeperServers = zookeeperServers;
    9.         return this;
    10.     }
    11.     @Config("zookeeper.connection.timeout")
    12.     public AirliftConfigTest setConnectionTimeout(int connectionTimeout) {
    13.         this.connectionTimeout = connectionTimeout;
    14.         return this;
    15.     }
    16. }

    实例化且自动注入参数

    1. public static void main(String[] args) {
    2.     Map<String, String> prop = new HashMap<>();
    3.     prop.put("zookeeper.connection.timeout", "30000");
    4.     prop.put("zookeeper.servers", "localhost:2181");
    5.     try {
    6.         Bootstrap app = new Bootstrap(
    7.                 new JsonModule(),
    8.                 (binder) -> ConfigBinder.configBinder(binder).bindConfig(AirliftConfigTest.class)
    9.         );
    10.         Injector injector = app.strictConfig().doNotInitializeLogging()
    11.                 .setRequiredConfigurationProperties(prop)
    12.                 .initialize();
    13.         AirliftConfigTest config = injector.getInstance(AirliftConfigTest.class);
    14.         // config 内参数会自动注入
    15.     } catch (Exception e) {
    16.         throw Throwables.propagate(e);
    17.     }
    18. }

    Presto Plugin
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    Presto 默认提供的数据类型一般情况下已经足够，一般我们实现一个 Plugin，下面几个方法将会实现：
    getFunctions() ：类似 Hive UDF；
    getGroupProviderFactories()：类似 Hive UDAF；
    getConnectorFactories() ：实现代表 catalog 的 ConnectorFactory；
    一个 Plugin 是可以提供多个自定义函数（UDF）、聚合函数（UDAF）和ConnectorFactory，且每个 ConnectorFactory 都可以创建一个 Connector。一个新的 ConnectorFactory 便是一个新的 catalog，可以在 presto-cli 中 —catalog 中指定使用。
    Presto Connector 核心API
    ConnectorFactory 用于创建一个 Presto Connector。Presto Connector 核心 API，如下图：
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    ConnectorHandlerResolver：主要是获取该connector中一些handler的类型信息。
    ConnectorMetadata ：用于支撑 show databases、show tables、desc table; 返回 Connector 的 DB、Table、Column、Index 等信息。
    ConnectorIndexResolver：负责根据查询判断是否使用索引，由 Connector 选择实现。
    Presto Connector分区执行过程
    Hadoop InputFormat
    提到分布式架构的分区技术，不得不说说 Hadoop InputFormat，这个是 MapReduce 的基础。
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    getSplits() 用于在任务启动时计算本次 MR 运行时切分逻辑。如：文件64M一个分片；HBase一个region 一个分片；
    createRecordReader(split) 用于在运行时，把每个分片交给一个Task运行。实现分布式运行时数据读取；
    split getLocations() 用于返回该分片数据的位置，用于Job调度时能就近调度。如任务运行在数据的节点上，这样可以减少网络开销。
    Presto ConnectorSplitManager
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    结构上殊途同归！但是，Presto 采用了 Jackon序列反序列化和 Guice IOC 技术，可以在 ConnectorTableHandler 实例化时注入 TupleDomain 对象。TupleDomain 对象包含了完整的 SQL查询经过词法分析后的 WhereCondition 条件信息。可以在Presto Connector 计算数据切分时，根据查询条件缩小数据选择范围。如利用 Hive 分区字段减少数据扫描区间、HBase Region Key减少扫描的Region、数据库索引字段等。
    反而，Hadoop InputFormat 在设计时，只是考虑了MapReduce分布式运行下的数据切分，没有考虑到 HIVE、SparkSQL 等引擎在执行时能传入更多底层优化细节。虽然 Hive、SparkSQL能利用分区减少数据读取，但是对于更多SQL优化细节显得力不从心。
    ConnectorPageSource
    Connector 可通过两个实现：ConnectorPageSourceProvider 和 ConnectorRecordSetProvider 获得数据， 可选择实现任意一个。ConnectorPageSourceProvider 主要创建 ConnectorPageSource 采用 Page 的方式获得数据集。
    ConnectorRecordSetProvider 主要适合数据量不大的查询，返回的 RecordSet 类似List。RecordSet 有个 InMemoryRecordSet 默认的实现，用于把返回的数据集直接放到内存List中。如果需要采用游标的方式获得数据需要自行实现 RecordSet 按照 batch 遍历数据。
    实际上，Presto Core 也是通过 RecordPageSource 代理 RecordSet 的方式，把 ResourceSet数据集转为 Page的。类图如下：
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    Page
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    Split：分布式处理的一个数据分区，有的系统叫Shard、Partition等，功能类似；
    Page：一个Split中一次返回的多行数据的集合，包含多个列的数据。内部仅提供逻辑行，实际以列式存储。Presto 在判断 isFinish() 为 false时，会一直遍历获得 Page；
    Block：一列数据，根据不同类型的数据，通常采取不同的编码方式。如：Slice、Int、Long、Double、Block 等；
    Presto查询索引条件下推过程
    上文提到，ConnectorSplitManager 在创建 Split 时可以按照查询条件的字段尽量减少数据扫描区间。但有时候查询字段并不包含分区字段，无法明显减少分区数据扫描。这时，Presto 在 Worker 执行 Split 时，仍可再次传入TupleDomain，提供给 ConnectorPageSource 再次利用索引字段查询的能力。
    TupleDomain
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    TupleDomain 初看比较晦涩，但实际上，他是 Presto Core 把用户查询SQL的 Where Clause 按照不同字段做了分组。如：where age > 30 and age < 100 and salary < 10000 会把该查询条件分为两个组。TupleDomain 可以包含零到多组条件，可简单理解为：Map 这样的结构。对于 TupleDomain，主要涉及以下几个元素：
    ColumnHanler：它是一个空接口，由用户实现。一般可包含字段ID、类型、是否索引等；
    Domain：是 ValueSet 的浅包装，主要提供了便捷的方法判断字段 IS NULL， IS NOT NULL、等式是单值的还是区间选择等；
    ValueSet：一个接口，它有多种实现。实际上所有的判断条件都可以从 ValueSet 来区分。
    ValueSet
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    SortedRangeSet 的 getOrderedRanges() 主要返回了 该 Domain 的查询条件，结合使用 Marker BELOW、EXACTLY、ABOVE 和 Range的左右边界，实现了大于、小于、大于等于、小于等于等逻辑运算。
    条件下推的场景
    讲了那么多，下推无非就是要把 SQL 的查询逻辑转换为底层可识别的逻辑运算。Presto 只是一个分布式SQL执行引擎，其本身并不管理数据。数据在第三方的存储系统中，因此若要 Presto 高性能执行：

    • 需要在 TableScanNode 前期计算分区时返回较少的分区；
    • 需要在 Worker 获得 Page 阶段，利用底层索引系统，尽最大可能命中索引的条件，尽量少的返回数据；

    底层的存储引擎，可根据业务进行设计，Presto 可把SQL转为具体执行的查询条件，屏蔽底层系统的分库、分区、索引等信息。提供统一的快速的SQL查询引擎，这便是MPP能力。如下：
    Solr SolrQuery
    ElesticSearch QueryBuilder
    MongoDB DocumentQuery
    HBase Scan
    ……