Trino
Trino 是一个开源的分布式 SQL 查询引擎，用于对大数据源进行交互式分析查询，支持联邦查询和多种数据源连接器。
时间轴 (近 90 天)
Iceberg 通过元数据层管理表状态，使多个计算引擎（如 Spark、Trino、Flink、Presto）可以并发、安全地读写同一张表。
与 Oracle 的专有存储格式不同，开放格式允许多个计算引擎（如 Spark、Trino、Flink）读写同一张表，降低了供应商锁定风险。
Logic42 给出的性能数据显示：当每分区文件数从 4（512 MB/文件）增至 18,500（120 KB/文件）时，Trino 规划延迟从 45 ms 升至 38,000 ms，端到端查询时间从 480 ms 变为超时（OOM）。
当表内有 400 万个 120 KB 的小文件时，manifest 文件本身可达数千个、总计数 GB，仅读取这棵元数据树就可能耗尽 Trino coordinator 的堆空间。
在严重碎片化场景（每分区 18,500 个 120 KB 文件）下，一次看板刷新会触发约 14 万次 S3 GET 调用，AWS 会以 HTTP 503 SlowDown 限流，每月冗余 API 费用约 4,200 美元。
为兼顾亚秒级查询性能与实时可见性，应将流式写入缓冲与可查询的分析分区解耦，Logic42 采用独立 Spark 或 PyIceberg worker 异步合并小于 64 MB 的文件至 512 MB 列式块。
Logic42 在工程实践中部署了一套异步压缩流水线，目标是使 Trino 的文件规划时间保持在 50 ms 以内。
Trino通过其内置的SystemAccessControl SPI来注入策略
湖仓架构将开放格式（如 Parquet、Iceberg）的数据湖与数据库的事务性和查询能力相结合，使同一份数据既可被 Postgres 引擎访问，也可被 Spark、Trino 等分析引擎直接读取
Oracle、Snowflake、Trino/Presto、Apache Flink 已提供 MATCH_RECOGNIZE 支持，而 PostgreSQL、MySQL 等尚未原生支持该语法
还有 1 条时间轴事件
全部知识事实 (10)
Iceberg 通过元数据层管理表状态，使多个计算引擎（如 Spark、Trino、Flink、Presto）可以并发、安全地读写同一张表。
50%待验证与 Oracle 的专有存储格式不同，开放格式允许多个计算引擎（如 Spark、Trino、Flink）读写同一张表，降低了供应商锁定风险。
50%待验证Logic42 给出的性能数据显示：当每分区文件数从 4（512 MB/文件）增至 18,500（120 KB/文件）时，Trino 规划延迟从 45 ms 升至 38,000 ms，端到端查询时间从 480 ms 变为超时（OOM）。
50%待验证当表内有 400 万个 120 KB 的小文件时，manifest 文件本身可达数千个、总计数 GB，仅读取这棵元数据树就可能耗尽 Trino coordinator 的堆空间。
50%待验证为兼顾亚秒级查询性能与实时可见性，应将流式写入缓冲与可查询的分析分区解耦，Logic42 采用独立 Spark 或 PyIceberg worker 异步合并小于 64 MB 的文件至 512 MB 列式块。
50%待验证Logic42 在工程实践中部署了一套异步压缩流水线，目标是使 Trino 的文件规划时间保持在 50 ms 以内。
50%待验证Trino通过其内置的SystemAccessControl SPI来注入策略
50%待验证湖仓架构将开放格式（如 Parquet、Iceberg）的数据湖与数据库的事务性和查询能力相结合，使同一份数据既可被 Postgres 引擎访问，也可被 Spark、Trino 等分析引擎直接读取
50%待验证Oracle、Snowflake、Trino/Presto、Apache Flink 已提供 MATCH_RECOGNIZE 支持，而 PostgreSQL、MySQL 等尚未原生支持该语法
50%待验证当企业同时使用Spark、Trino、Flink等多个计算引擎并跨越不同元数据目录访问数据时，治理的一致性成为核心痛点
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