trinodb / trino

问题：开发者需要从多个异构数据源（如Hive、MySQL、Kafka、S3）中查询数据，但不想编写复杂的ETL流程或在不同系统间切换。

方案：使用Trino作为统一查询层，通过其丰富的连接器直接查询各种数据源，用标准SQL一次查询多个系统。

示例：营销团队需要分析存储在Hive中的用户行为数据、MySQL中的订单数据以及S3中的日志数据，通过Trino可以编写一条SQL JOIN查询直接获取综合分析结果。

问题：数据科学家需要快速分析存储在数据湖（如HDFS、S3）中的海量数据，但传统Hive查询速度慢，无法满足交互式分析需求。

方案：部署Trino作为高性能查询引擎，利用其内存计算和分布式架构，对数据湖中的Parquet、ORC等格式文件进行秒级查询。

示例：分析师需要查询存储在S3上的10TB销售数据，使用Trino可以在几秒内完成复杂的聚合查询，而传统Hive可能需要数分钟。

问题：企业使用Tableau、Superset等BI工具，但后端数据源分散，每个工具需要单独配置连接，维护成本高。

方案：将Trino作为统一的JDBC数据源，BI工具只需连接Trino即可访问所有底层数据源，简化架构和维护。

示例：财务部门用Tableau查看MySQL中的财务数据，运营部门用Superset分析Hive中的运营指标，两者都通过Trino JDBC连接，无需分别配置。

问题：现有数据仓库（如Hive）查询性能不足，但迁移到商业数据仓库成本高昂，且需要保持现有数据存储格式。

方案：在现有Hive/Hadoop集群上部署Trino作为加速层，对相同数据提供10-100倍的查询性能提升，无需数据迁移。

示例：电商公司的Hive查询报表需要30分钟才能完成，部署Trino后相同查询只需30秒，团队可以更频繁地进行数据探索。