谓词下推(predicate pushdown)属于逻辑优化。优化器可以将谓词过滤下推到数据源,从而使物理执行跳过无关数据。在逻辑层面可以理解为利用where 条件中的过滤条件将无用的数据进行筛选掉最终得到需要的行列。 在ORC中表现为: 1)列式存储可以容易过滤掉不需要的列数据 2)利用三级索引中的统计信息可以跳过不需要的文件,条...
ORC和Parquet区别 首先，相比于Parquet，ORC在写入和读取方面更加高效。它采用了一些高级技术，例如基于内存的压缩、数据类型推断和多层次索引等，具有更快的数据写入速度和更低的存储空间占用。此外，ORC还支持数据读取Projected I/O和Predicate Pushdown，可以实现仅读取特定列或行，从而减少读取大量无用数据的时间和开销。
Presto在实现ORC时,Hive-based ORC reader维护的数据是行式的,Presto想使用官方提供的客户端时还需要将行数据转换为列数据,且当时不支持Predicate pushdown,所以索性Presto自己实现ORC Reader,不过Hive 0.13也实现了VectorizedOrcRecordReader提供列格式。 Predicate pushdown 由ORC文件格式分析,ORC在每个文件中提供三级索引:...
它采用了一些高级技术,例如基于内存的压缩、数据类型推断和多层次索引等,具有更快的数据写入速度和更低的存储空间占用。此外,ORC还支持数据读取Projected I/O和Predicate Pushdown,可以实现仅读取特定列或行,从而减少读取大量无用数据的时间和开销。 其次,ORC在支持动态结构和嵌套数据类型方面表现更加优秀。它可以处理多...
ORC 和 Parquet 支持谓词下推(Predicate Pushdown)技术,即将查询的谓词条件推送到存储层进行处理。这样可以在存储层过滤掉不符合条件的数据,减少数据的读取量,从而提高查询性能。谓词下推技术结合列式存储的优势,可以显著提升查询性能。 2.3. 向量化查询 向量化查询(Vectorized Query)是一种高效的查询处理技术,它通过批量...
就是将SQL语句中的where谓词逻辑都尽可能提前执行,减少下游处理的数据量。Hive中有谓词下推优化的配置项hive.optimize.ppd,默认值true,与它对应的逻辑优化器是PredicatePushDown。该优化器就是将OperatorTree中的FilterOperator向上提,见下图。 ▐Group by
关于谓词下推pushdown,将谓词条件数转换成orcfile的SearchArgument对象。 SearchArgumentImp的实现中有两个属性: ExpressionTree类:一棵谓词的条件树。 PredicateLeaf类:一个具体的谓词判断条件,在后续做谓词下推的判断条件时候可以将index中的信息带入这里面,然后得出一个判断值TruthValue。
kuhushuklachanged the title[FEA] Audit_3.0.1: ORC predicate pushdown should work with case-insensitive analysisNov 19, 2020 sameerzassignedjloweNov 20, 2020 jlowechanged the title[BUG] Audit_3.0.1: ORC predicate pushdown should work with case-insensitive analysisDec 2, 2020 ...
关于谓词下推pushdown,将谓词条件数转换成orcfile的SearchArgument对象。 SearchArgumentImp的实现中有两个属性: ExpressionTree类 : 一棵谓词的条件树 。 PredicateLeaf 类:一个具体的谓词判断条件 ,在后续做谓词下推的判断条件时候可以将index中的信息带入这里面,然后得出一个判断值 TruthValue 。
the writer chooses the most appropriate encoding for the type and builds an internal index as the file is written. Predicate pushdown uses those indexes to determine which stripes in a file need to be read for a particular query and the row indexes can narrow the search to a particular set...