我尝试使用apache-drill运行简单的join-aggregate查询，速度并不是很好。我的测试查询是：
SELECT p.Product_Category, SUM(f.sales)
FROM facts f
JOIN Product p on f.pkey = p.pkey
GROUP BY p.Product_Category
其中事实有大约422,000行，产品有600行。分组返回4行。
首先，我在SqlServer上测试了这个查询，并在大约150ms内得到了一个结果。
使用钻取我首先尝试直接连接到SqlServer并运行查询，但这很慢（大约5秒）。
然后我尝试将表保存到json文件中并从中读取，但这甚至更慢，所以我尝试了镶木地板文件。
我在第一次跑步中得到了结果，大约3秒钟。下次运行大约900ms，然后稳定在大约500ms。
从阅读开始，这没有任何意义，钻孔应该更快！ 我试过“REFRESH TABLE METADATA”，但速度没有改变。
我是通过钻取命令行在Windows上运行它。
我是否需要一些额外的配置？
谢谢！
答案 0 :(得分：6)
为什么期望Apache Drill在这里更快？ Drill 非常快，但它专为大型分布式查询而设计，可能跨越多个不同的数据源......但您并未使用分布式数据。
SQL Server拥有数十年的代码和优化，使其成为在单个服务器上运行的最快的关系数据库之一。您的数据可以高效存储，缓存在内存中，查询可以在一个进程中运行，因此扫描和连接速度非常快，尤其是在数据量很少的情况下。
Apache Drill相比之下还有很多工作要做。它必须将您的查询解释为分布式计划，然后将其发送到所有钻取进程，然后查找数据源，使用连接器访问数据，运行查询，将结果返回到第一个节点进行聚合，然后你有最后的输出。根据数据源的不同，Drill可能必须读取所有数据并单独过滤，这会增加更多时间。
JSON文件很慢，因为它们是逐行解析的详细文本文件。 Parquet的速度要快得多，因为它是一种二进制压缩的面向列的存储格式，对扫描非常有效。
任何关系数据库都会比单机上的Drill更快。事实上，Drill让你获得500毫秒的Parquet结果，这实际上令人印象深刻，考虑到它需要做多少工作才能为你提供灵活性。如果你只有几百万行，坚持使用SQL服务器。如果您有数十亿行，则使用SQL Server列存储功能以柱状格式存储数据，并具有出色的压缩和性能。
在您执行以下操作时使用Apache Drill：
答案 1 :(得分：2)
人们需要了解Drill如何工作的一件事是Drill如何将SQL查询转换为可执行计划，从理论上讲，从任何数据源获取和处理数据。我故意不说数据源，所以人们不会想到数据库或任何基于软件的数据管理系统。
Drill使用存储插件从存储插件支持的任何数据中读取记录。
Drill获取这些行后，它会开始执行执行查询所需的操作，所需的内容可能是过滤，排序，连接，投影（选择特定列）......等等
因此，默认情况下，钻取不使用任何源处理查询数据的功能。事实上，消息来源可能不支持这种能力！
如果您希望利用任何来源的数据处理功能，您必须修改您用来访问此来源的存储插件。
当我考虑Drill的表现时，我经常记得的一个问题就是这个问题
Select a.CUST_ID, (Select count(*) From SALES.CUSTOMERS where CUST_ID < a.CUST_ID) rowNum from SALES.CUSTOMERS a Order by CUST_ID
仅仅因为＆gt; 比较运算符，Drill必须加载整个表格（即实际上是镶木地板文件），排序IT ，然后执行加入。< / p>
此查询在我的计算机上运行大约需要18分钟，这是一台功能不是很强大的计算机，但仍然不能忽略Drill处理此查询所需的工作。
Drill的目的不是快速，它的目的是处理大量数据并对结构化和半结构化数据运行SQL查询。可能还有其他我目前无法思考的事情，但您可以找到更多其他答案的信息。