这个presto查询有什么问题？

首先，需要了解presto是一种开源的分布式SQL查询引擎，它可以高效地查询大规模的分布式数据，支持在多种数据源之间进行联合查询。根据问题的描述，我们需要分析并给出presto查询中可能存在的问题。

1. 数据量过大导致查询性能下降：当查询的数据量非常大时，presto可能会遇到性能瓶颈。可以考虑使用数据分区、数据压缩等技术来优化查询性能。腾讯云的产品推荐是TencentDB for TDSQL，它是一种基于TDSQL技术的云原生分布式数据库，具备弹性扩展能力和高性能。
2. 查询语句写法不合理：查询语句的编写不当可能导致presto的查询效率降低。可以通过优化SQL语句，避免全表扫描、减少不必要的关联操作等来提升查询性能。腾讯云的产品推荐是TencentDB for TBase，它是一种分布式SQL数据库，支持灵活的分片、分区和分布式事务，适用于大规模数据查询。
3. 资源配置不合理：presto的性能受限于所分配的计算资源。如果资源配置不足，查询可能会变得缓慢甚至超时。可以通过增加presto集群的节点数、调整资源配额等来提升查询性能。腾讯云的产品推荐是TencentDB for TBase Presto，它是一种在腾讯云上基于Presto引擎的分布式SQL查询服务，具备高性能和高可用性。
4. 数据分布不均匀：如果数据在分布式存储中分布不均匀，查询可能会产生数据倾斜现象，导致某些节点负载过重，影响整体性能。可以通过数据重分布、数据倾斜监控等手段来解决此类问题。腾讯云的产品推荐是TencentDB for TBase，它支持数据自动分片和数据迁移，可以有效地解决数据倾斜问题。
5. 网络延迟或故障：网络延迟或故障可能导致presto查询出现问题。可以通过优化网络架构、增加网络带宽、设置故障恢复机制等来提高查询的可靠性。腾讯云的产品推荐是云服务器CVM，它提供高性能的云服务器实例，可满足不同规模和性能需求的查询任务。

综上所述，presto查询可能存在的问题包括数据量过大、查询语句写法不合理、资源配置不合理、数据分布不均匀以及网络延迟或故障。针对这些问题，可以采取相应的优化策略和腾讯云的产品推荐来提升presto查询的性能和可靠性。