1.Presto源码分析之模式匹配
2.Presto中的源码Hash Join
Presto源码分析之模式匹配
Presto 中的小型模式匹配库，即presto-matching，理解其作用在于识别并优化性能不佳的源码查询计划。本文将详细解析presto-matching库中的理解主要概念，包括Pattern、源码Match、理解文字飞入源码Matcher，源码以及它们的理解设计思路与在Presto查询优化中的应用。
首先，源码Pattern是理解一个抽象类，它负责定义模式的源码结构、行为、理解常用构造方法，源码前端菜谱小程序源码形成了小型的理解DSL，并提供与匹配逻辑之间的源码桥梁方法matches。Pattern的结构定义了模式的属性，如EqualsPattern的expectedValue和FilterPattern的predicate。Pattern的行为通过accept方法实现，它接受Matcher核心类和匹配对象，以及用于保存匹配过程中关注的节点的Context。Pattern还定义了模式构造方法，使用户可以直观地描述复杂的匹配逻辑，避免冗长且难以理解的代码。
Pattern匹配的关键在于Pattern的matches方法，它用于判断给定对象是知识付费网站源码免费下载否能匹配当前模式。
Pattern的子类包括5个，分别用于实现不同的匹配逻辑。
Match是一个抽象类，代表匹配结果，包含Present和Empty两个私有实现类。Present类保存匹配到的节点，Empty类表示未匹配到任何内容。用户通过Match的工厂方法获取具体的实现类。
Matcher作为桥梁，使用Visitor模式，定义了匹配各种模式的方法。当前实现仅有一个DefaultMatcher，淘客app带直播源码它通过递归调用match方法，检查整个模式链是否满足给定对象，同时保存用户感兴趣的子节点。
模式匹配在Presto中的应用主要在于查询优化，特别是在基于规则的优化器中。例如，Presto的优化规则推限通过项目可以利用模式识别找到性能提升的机会，通过在选择阶段减少数据量，从而减少整个查询的处理数据量。
本文对presto-matching库进行了深入解析，从其设计思路到实际应用，展现了模式匹配在Presto查询优化中的趋势彩虹主图指标源码重要作用。这个库的设计虽然简洁，但在查询优化场景中发挥了巨大作用。它不仅提高了查询性能，还为未来的类似模式识别场景提供了灵活的应用基础。
Presto中的Hash Join
作为一个高效的OLAP引擎，HashJoin算法在Presto中扮演着至关重要的角色，本文将从HashJoin在执行层的原理和源码实现角度，深入剖析Presto中的HashJoin机制。我们首先通过一个实际的TPCDS表相关查询语句来引入话题，这个查询语句展示了如何在两个表之间进行连接，并对结果进行聚合。
在执行计划中，我们看到整个join操作被划分为4个阶段。其中，Stage1是核心的join阶段，我们将重点探讨此阶段的执行流程和原理。
在Stage1阶段，Presto执行了一系列基本算子，这些算子通过流水线的方式处理数据，加速了join过程。为了优化性能，Presto对输入数据进行了本地的repartition，确保数据在内存中高效地被操作。这个阶段的关键在于构建HashMap，其中，构建表（build表）和查询表（probe表）的角色明确。build表的数据通过HashMap存储在内存中，以实现低复杂度的查找，而probe表则可以大量读取，实现高效的数据处理。
构建HashMap的关键算子是HashBuilderOperator，它负责积攒Page，并在构建完整hash表后开始真正的join操作。在这个过程中，涉及到多个数据结构和算法，例如key、addresses和positionLinks，它们协同工作以确保数据的高效查找和匹配。其中，key用于hash表的构建，addresses和positionLinks分别用于存储比较结果和数据位置信息，以便在join过程中进行快速的数据匹配和连接。
在Pipeline2阶段，join操作真正开始执行。此阶段的流程控制由Driver驱动，确保在数据准备就绪时开始执行，同时避免了不必要的数据处理，提高了整体效率。通过LookUpJoinOperator算子的阻塞状态、needsInput状态和finish状态的管理，确保了join操作的有序进行，避免了资源的浪费。
本文通过详尽的解释和分析，揭示了Presto中的HashJoin算法的实现细节，从数据的积攒、构建HashMap到高效的数据匹配和连接，提供了一个全面的视角。尽管本文未能覆盖所有细节，如内存管理、code generation等，但这些将在后续的文章中进行深入探讨。