Presto支持哪些数据库-详细清单及各数据库兼容性说明一览

Presto的核心优势之一是其灵活的数据源集成能力,它通过连接器机制实现与不同数据库的交互，分为内置连接器和社区贡献连接器，内置连接器由Presto团队开发，支持常见数据源；社区连接器则由开源社区维护，覆盖更多边缘或新兴数据源，这种架构使得Presto能够适应不断变化的数据环境。

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MySQL分库如何汇总_MySQL分库数据汇总查询方案教程

MySQL分库后数据汇总查询的核心在于通过中间件、ETL工具或应用层逻辑整合分散数据，同时需根据实时性、复杂度、数据量等因素选择合适方案，并通过一致性保障和性能优化提升可靠性。 以下是具体方案及实施要点：

一、数据汇总查询方案 二、方案选择依据 三、数据一致性保障 四、查询性能优化 五、实施示例

通过合理选择方案、保障一致性及持续优化性能，可高效实现MySQL分库后的数据汇总需求。

Python怎样操作Presto数据库？pyhive连接

使用Python操作Presto数据库可通过pyhive库实现，核心步骤包括安装依赖、配置参数、建立连接、执行查询、处理异常、优化性能及关闭连接。 以下是详细说明：

1. 安装pyhive及依赖 2. 配置连接参数

连接Presto需提供以下关键参数：

示例代码：

from pyhive import hiveconn = (host=your_presto_host,port=8080,username=your_username, ,schema=your_schema,source=your_application_name,http_scheme=http,configuration={connect_timeout: 10s})3. 执行SQL查询并获取结果

示例代码：

cursor = ()(SELECT * FROM your_table WHERE column_name = %s, (your_value,))results = ()for row in results:print(row)4. 处理异常

Presto返回的错误信息通过异常捕获处理，常见错误包括表不存在、语法错误等。

示例代码：

try:cursor = ()(SELECT * FROM non_existent_table)results = ()except Exception as e:print(fError EXEcuting query: {e})5. 优化查询性能 6. 关闭连接

使用()释放资源，避免泄露。

示例代码：

()完整流程示例from pyhive import hive# 1. 建立连接conn = (host=,port=8080,username=user, ,schema=default,source=python_script,http_scheme=http)# 2. 执行查询try:cursor = ()(SELECT * FROM sales WHERE sale_date = %s, (2023-01-01,))results = ()for row in results:print(row)except Exception as e:print(fQuery failed: {e})finally:# 3. 关闭连接()常见问题处理

通过以上步骤，可稳定高效地使用Python操作Presto数据库。

用PyCharm的Database连接Presto

使用PyCharm专业版连接Presto数据库的步骤如下：