1. Presto不是什么
虽然Presto一直被一些个人或者团体称为 数据库 ，但是Presto并不是数据库。
千万不要以为Presto可以解析SQL，那么Presto就是一个标准的数据库。Presto并不是传统意义上的数据库。Presto并不是MySQL、PostgreSQL或者Oracle的代替品。Presto并不能用来处理在线事务。其实很多其他的数据库产品也是被用来设计为数据仓库或者数据分析工具，但是也不能处理在线事务。
2. Presto是什么
Presto通过使用分布式查询，可以快速高效的完成海量数据的查询。如果你需要处理TB或者PB级别的数据，那么你可能更希望借助于Hadoop和HDFS来完成这些数据的处理。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Cassandra）。
Presto被设计为数据仓库和数据分析产品：数据分析、大规模数据聚集和生成报表。这些工作经常通常被认为是线上分析处理操作。
3. Presto系统架构
Presto是一个分布式SQL查询引擎， 它被设计为用来专门进行高速、实时的数据分析。它支持标准的ANSI SQL，包括复杂查询、聚合（aggregation）、连接（join）和窗口函数（window functions)。下图中展现了简化的Presto系统架构。客户端（client）将SQL查询发送到Presto的协调员 （coordinator）。协调员会进行语法检查、分析和规划查询计划。计划员（scheduler）将执行的管道组合在一起， 将任务分配给那些里数据最近的节点，然后监控执行过程。 客户端从输出段中将数据取出，这些数据是从更底层的处理段中依次取出的。
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Presto的运行模型和Hive或MapReduce有着本质的区别。Hive将查询翻译成多阶段的MapReduce任务， 一个接着一个地运行。每一个任务从磁盘上读取输入数据并且将中间结果输出到磁盘上。然而Presto引擎没有使用MapReduce。它使用了一个定制的 查询和执行引擎和响应的操作符来支持SQL的语法。除了改进的调度算法之外，所有的数据处理都是在内存中进行的。不同的处理端通过网络组成处理的流水线。 这样会避免不必要的磁盘读写和额外的延迟。这种流水线式的执行模型会在同一时间运行多个数据处理段，一旦数据可用的时候就会将数据从一个处理段传入到下一 个处理段。这样的方式会大大的减少各种查询的端到端响应时间。
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Presto查询引擎是一个Master-Slave的架构，由一个Coordinator节点，一个Discovery Server节点，多个Worker节点组成，Discovery Server通常内嵌于Coordinator节点中。Coordinator负责解析SQL语句，生成执行计划，分发执行任务给Worker节点执行。 Worker节点负责实际执行查询任务。Worker节点启动后向Discovery Server服务注册，Coordinator从Discovery Server获得可以正常工作的Worker节点。如果配置了Hive Connector，需要配置一个Hive MetaStore服务为Presto提供Hive元信息，Worker节点与HDFS交互读取数据。
4. Presto特点
（1）完全基于内存的并行计算
（2）流水线
（3）本地化计算
（4）动态编译执行计划
（5）小心使用内存和数据结构
（6）类BlinkDB的近似查询
（7）GC控制
（8）扩展性
扩展性是在设计Presto时的另一个要点。在项目的早期阶段， Facebook就意识到除了HDFS之外，大量数据会被存储在很多其他类型的系统中。 其中一些是像HBase一类的为人熟知的系统，另一类则是象Facebook New Feed一样的定制的后台。Presto设计了一个简单的数据存储的抽象层， 来满足在不同数据存储系统之上都可以使用SQL进行查询。存储插件（连接器,connector）只需要提供实现以下操作的接口，包括对元数据 （metadata）的提取，获得数据存储的位置，获取数据本身的操作等。除了我们主要使用的Hive/HDFS后台系统之外， Facebook也开发了一些连接其他系统的Presto 连接器，包括HBase，Scribe和定制开发的系统。作为Hive和Pig（Hive和Pig都是通过MapReduce的管道流来完成HDFS数据 的查询）的替代者，Presto不仅可以访问HDFS，也可以操作不同的数据源，包括：RDBMS和其他的数据源（例如：Cassandra）。目前已经 被支持的RDBMS有：MySQL、SQLServer、PostgreSQL等。
5. Web UI
5.1 AirPal（推荐）
AirPal是AirBnb开源的查询Presto的WebUI。
项目特性：
（1）可选的用户访问控制
（2）SQL语法高亮查询
（3）结果导出到CSV文件，或者存到Hive表中
（4）可查看SQL查询的历史记录
（5）可保存查询
（6）根据表名搜索对应的表
（7）可查看表结构，并预览前1000行数据
项目地址：https://github.com/airbnb/airpal
5.2 Shib
Shib是Treasure Data员工TAGOMORI开源的查询Hive、Presto、BigQuery的WebUI。
项目地址 https://github.com/tagomoris/shib
5.3 Hue
Hue本身是不支持查询Presto的，但是可以通过以下的方法使其支持查询Presto： https://medium.com/@ilkkaturunen/integrating-presto-with-hue-61702b244839
