Популярные распределенные SQL-движки, такие как Trino, Presto и Dremio, умеют выполнять SQL-запросы непосредственно к файлам в озере данных, что позволяет компаниям более гибко и эффективно анализировать свои данные за счет уменьшения потребности в ETL и снижения нагрузки на корпоративное хранилище. Подобные продукты используют принцип разделения compute и storage, при котором обработка и хранение данных происходит на разных серверах. Несмотря на многочисленные преимущества, разделение compute и storage приводит к серьезному вызову: как обеспечить высокую производительность обработки информации, хранящейся на удаленных серверах? Конкурентоспособен ли такой подход по сравнению с классическими хранилищами данных?

В докладе мы рассмотрим реализацию ключевых оптимизаций, которые позволяют Trino, Presto и Dremio быстро «перемалывать» данные из вашего озера: использование метаданных Parquet и ORC для уменьшения количества зачитываемых данных (partition pruning, project/filter/aggregate pushdown), динамическая фильтрация (runtime filtering), материализованные представления (materialized views), а также многочисленные кэши: кэш метаданных, кэш данных и кэш промежуточных результатов запросов.