大数据计算MaxCompute有没有用presto链接maxcompute的？正常select * from table_name是可以正常查询的，但是加上where 条件之后会一直查询，直到presto执行优化器时间耗尽，The optimizer exhausted the time limit of 180000 ms这个时间参数调整为多久都没用，最后会按照调整的参数时间来报这个问题？
大数据计算MaxCompute有没有用presto链接maxcompute的？[阿里云MaxCompute]
「点点赞赏，手留余香」
还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！
阿里云大数据计算MaxCompute可以通过Presto来连接和查询MaxCompute表。Presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，可以提供类似于传统关系型数据库的查询功能。
关于您提到的Presto查询过程中出现优化器耗时过长的问题，这可能是由于查询的复杂性或数据量较大导致的。Presto在查询执行过程中会进行优化器的调优和执行计划的生成，以提高查询效率。然而，对于某些复杂查询或数据量较大的情况，优化器可能需要更多的时间来进行优化和生成执行计划，超出了默认的时间限制。
是的，MaxCompute 可以通过 Presto 进行连接和查询。然而，在某些情况下，当在 Presto 中添加 WHERE 条件并执行查询时，可能会遇到查询耗时过长的问题。
这个问题通常是由于 Presto 的优化器在处理复杂或成本高的查询时花费了过多时间，导致超出了预设的时间限制（默认为180000毫秒）。无论您如何调整这个时间参数，都无法解决这个问题。
在面对这种情况时，建议考虑以下方法来解决查询耗时过长的问题：
优化查询语句：尽可能简化查询语句，减少不必要的计算和数据量，同时确保 WHERE 条件使用了适当的索引（如果可用）。这样有助于降低查询的复杂性和成本。
分批处理数据：如果查询涉及到大量数据，请尝试将查询拆分为多个较小的子查询，并使用 LIMIT 和 OFFSET 进行分页处理。这样可以减少每次查询的数据量，从而提高查询效率。
增加硬件资源：如果可能，增加 Presto 集群的硬件资源，如 CPU、内存等，以提升查询处理能力。
调整数据布局：根据查询模式和访问模式，合理调整表的布局和分区方式，使得查询能够更快地定位到所需的数据。
如果您尝试了上述方法仍然无法解决问题，建议联系 MaxCompute 的技术支持团队，他们将能够提供更具体的帮助和指导。
目前还没有presto链接maxcompute的的文档方法。
正常来说，Presto连接器应该会根据给定的时间限制尝试优化查询计划。但是，如果查询复杂度过高或数据量过大，即使增加时间限制也可能会导致查询优化器无法在合理的时间内找到有效的查询计划。在这种情况下，可能需要重新考虑查询逻辑、数据模型或资源配置等方面的问题来寻求解决方案。
在MaxCompute中，您可以使用Presto查询MaxCompute的数据。Presto是一个分布式SQL查询引擎，它可以连接到各种不同的数据源，包括MaxCompute。如果您想使用Presto查询MaxCompute的数据，需要确保您已经安装了Presto，并且已经配置了Presto以连接到MaxCompute。
如果您在使用Presto查询MaxCompute的数据时遇到问题，例如查询耗时过长或查询结果不正确，可能是因为Presto的优化器在处理查询时遇到了困难。在这种情况下，您可以尝试调整Presto的优化器参数，以改善查询性能。
例如，您可以尝试将Presto的优化器时间限制增加到更高的值。您可以在Presto的配置文件中设置这个参数，例如：
这个参数将限制Presto的优化器在处理查询时的最长时间。如果您将这个参数设置为更高的值，Presto的优化器将有更多的时间来处理查询，从而可能提高查询性能。
请注意，设置更高的优化器时间限制可能会增加Presto的运行时间，并可能导致查询耗时更长。因此，您应该根据您的具体需求和资源限制来选择适当的优化器时间限制。
目前文档还没presto连接MaxCompute的方式，加上where 条件之后这个sql能在DataWorks的SQL节点，或者odpscmd里查出来正确结果吗，运行日志里有没有odps的log view产生，怀疑是包的问题，此回答整理自钉群“MaxCompute开发者社区2群”