【分布式 OLAP 查询引擎】Scan、Filter 与 Project：Split 与下推边界
内容提要
本文讨论了Trino的TableScan操作及其在执行中的重要性，重点介绍了通过Connector将逻辑计划转化为物理计划的过程，包括Split管理、列裁剪和谓词下推等优化技术。这些技术旨在提高查询性能，减少不必要的I/O操作，并对比了Trino与PostgreSQL在扫描和优化方面的不同机制。
关键要点
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TableScan操作是Trino执行的起点，负责将逻辑计划转化为物理计划。
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ConnectorSplitManager将表切分为可并行处理的Split，提升查询性能。
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Column Pruning通过优化器裁剪未引用的列，减少I/O操作。
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谓词下推技术在查询规划阶段将过滤条件下推到数据源，减少数据传输量。
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Trino与PostgreSQL在扫描和优化机制上存在显著差异，Trino采用Split和Page的方式进行并行处理。
延伸解读
Trino的查询优化技术
Trino通过多种优化技术提升查询性能，包括Split管理、列裁剪和谓词下推。这些技术不仅减少了不必要的I/O操作，还提高了并行处理能力，尤其在处理大数据集时显得尤为重要。理解这些优化机制有助于开发者在设计查询时做出更有效的决策。
Trino与PostgreSQL的比较
Trino与PostgreSQL在查询执行机制上存在显著差异。Trino采用Split和Page的方式进行并行处理，而PostgreSQL则依赖于SeqScan逐行扫描。这种差异使得Trino在处理大规模数据时更具优势，但也要求开发者熟悉不同数据库的特性，以便选择合适的工具。
下推边界的注意事项
在使用谓词下推技术时，开发者需要注意某些条件无法完全下推，例如非确定性函数或自定义函数。这可能导致引擎保留部分Filter或Project操作，从而影响查询性能。因此，在编写SQL时，应尽量避免使用这些限制条件，以优化查询效率。
延伸问答
Trino的TableScan操作有什么作用？
TableScan操作是Trino执行的起点，负责将逻辑计划转化为物理计划。
什么是Column Pruning，它如何提高查询性能？
Column Pruning是通过优化器裁剪未引用的列，减少I/O操作，从而提高查询性能。
Trino与PostgreSQL在查询优化方面有什么不同？
Trino采用Split和Page的方式进行并行处理，而PostgreSQL使用SeqScan逐行扫描，且在列裁剪和谓词下推机制上存在显著差异。
谓词下推技术的作用是什么？
谓词下推技术在查询规划阶段将过滤条件下推到数据源，减少数据传输量，提高查询效率。
什么是ConnectorSplitManager，它的作用是什么？
ConnectorSplitManager负责将表切分为可并行处理的Split，以提升查询性能。
在Trino中，如何处理未引用的列？
在Trino中，优化器会裁剪未引用的列，从而减少I/O操作，优化查询性能。
