presto jdbc返回海量数据

在使用Presto的JDBC接口处理大量数据时，可能会遇到性能瓶颈或内存问题。这是因为JDBC通常会将查询结果一次性加载到客户端内存中，这在处理海量数据时可能会导致内存溢出或响应时间过长。以下是一些优化策略，可以帮助你更有效地处理大量数据：

1. 使用游标（Cursor）

对于大数据量的查询，最有效的方法是使用游标（Cursor）而不是一次性加载所有结果。在Presto JDBC中，可以通过设置连接属性useCursorFetch=true来启用游标功能。这允许结果集以流的形式逐步返回，而不是一次性加载到内存中。

String url = "jdbc:presto://host:port/catalog/schema;useCursorFetch=true";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "username", "password");

2. 调整游标获取的批量大小

除了启用游标，还可以通过设置cursorFetchRequested属性来调整每次从服务器获取的行数。这可以进一步优化内存使用和性能。

String url = "jdbc:presto://host:port/catalog/schema;useCursorFetch=true;cursorFetchRequested=1000";
Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "username", "password");

3. 使用分页查询

如果游标不适合你的场景（例如某些特定的查询可能不支持游标），可以考虑使用分页查询的方式来逐步获取数据。

SELECT * FROM your_table LIMIT 1000 OFFSET 0; -- 第一页
SELECT * FROM your_table LIMIT 1000 OFFSET 1000; -- 第二页

在Java代码中，你可以动态地构建并执行这些查询，每次只处理一部分数据。

4. 优化查询语句

确保你的SQL查询尽可能高效。使用合适的索引、避免全表扫描、减少不必要的JOIN操作等，都可以显著提高查询性能和减少内存使用。

5. 增加客户端和服务器端的内存限制

确保你的Presto服务器和客户端（如JVM）有足够的内存来处理大量数据。可以通过调整JVM参数或Presto配置来增加这些限制。

6. 使用外部工具或脚本处理数据

对于特别大的数据集，考虑使用外部工具（如Apache Spark）或脚本语言（如Python的Pandas库）来处理数据，这些工具通常能更有效地处理大规模数据集。

示例代码片段：使用游标和分页查询
String url = "jdbc:presto://host:port/catalog/schema;useCursorFetch=true;cursorFetchRequested=1000";
try (Connection conn = DriverManager.getConnection(url, "username", "password");
Statement stmt = conn.createStatement(ResultSet.TYPE_FORWARD_ONLY, ResultSet.CONCUR_READ_ONLY);
ResultSet rs = stmt.executeQuery("SELECT * FROM your_table")) {
while (rs.next()) {
// 处理每行数据
}
} catch (SQLException e) {
e.printStackTrace();
}

7、设置FetchSize

String sql="select distinct id  from rpt.rpt_platformpv";
        prestoJdbcTemplate.execute((ConnectionCallback<Void>) connection -> {
            try (Statement stmt = connection.createStatement()) {
                stmt.setFetchSize(1000);
                try (ResultSet rs = stmt.executeQuery(sql)) {
                    while (rs.next()) {
                        long merchantId = rs.getLong("id");
                        System.out.println(merchantId);
                    }
                }
            }
            return null;
        });

 

通过这些方法，你可以更有效地处理Presto JDBC中的大量数据。