基于MPP:
shared nothing架构，主机、操作系统、内存、存储都是自我控制的，不存在共享，每个节点都是一个单独的数据库。节点之间的信息交互是通过节点网络实现。数据分不到多个节点来实现规模数据的存储，通过并行查询来提高查询性能。
MPP特征：任务并行执行，数据分布式存储，分布式计算，私有资源，横向水平扩展，shared nothing。
MPP典型：gp，presto，impala，sparksql，drill等，有很好的数据量和灵活性支持，但是对响应时间是没有保证的，当数据量和计算复杂度增加后，响应时间会变慢，从秒级到分钟级，甚至小时级都有可能。
基于搜索引擎：
elasticsearch，solr等，在数据入库时，姜数据转化为倒排索引，采用scatter-gather 计算模型，牺牲灵活性获取很好的查询性能，在搜索类查询上能做到亚秒级响应，但是对于扫描聚合为主的查询，随着处理数据量的增加，响应退化到分钟级。
基于预处理：
druid、kylin 在入库时对数据进行预聚合，进一步牺牲灵活性换取性能，以实现对超大数据集的秒级响应。
presto、druid、sparkSQL、kylin可以分为三类。其中presto和spark sql都是解决分布式查询问题，提供SQL查询能力，但数据加载不一定能保证实时。Druid是保证数据实时写入，但查询上不支持SQL，或者说目前只支持部分SQL，我个人觉得适合用于工业大数据，比如一堆传感器实时写数据的场景。Kylin是MOLAP，就是将数据先进行预聚合，然后把多维查询变成了key-value查询。
从成熟度来讲：kylin>spark sql>Druid>presto
从超大数据的查询效率来看：Druid>kylin>presto>spark sql
从支持的数据源种类来讲：presto>spark sql>kylin>Druid
