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最后更新时间:2023-03-13 12:12:23

    云数据库 MySQL 支持并行查询能力,开启并行查询,可以自动识别大查询,利用并行查询能力,调动多核计算资源,大幅缩短大查询响应时间。

    概念

    并行查询(Parallel Query,PQ)指利用更多计算资源完成查询工作。传统的查询方法对于较小的数据量(几百 GB)是比较友好的,但随着业务不断发展,很多用户的数据量开始到达了 TB 级别,这已经超过了传统数据库的处理能力,而并行查询正是为了应对这种场景,查询时,在存储层将数据下分到不同的线程上,单个节点内多个线程并行计算,将结果流水线汇总到总线程,最后总线程做简单归并返回给用户,以提高查询效率。

    功能背景

    云数据库 MySQL 对比于传统 MySQL 数据库在计算性能、存储能力、容灾能力和弹性扩展能力上的痛点问题已经解决并有所突破,但仍然存在以下痛点问题:

    • 随着互联网的发展,数据库对存储能力和存储量级的提升逐渐增强,数据量的表单出现的频次越来越高,对于大表查询能力,现有的技术瓶颈导致 SQL 语句响应过慢,影响业务流程。
    • 现行的市场环境中,业务上出现越来越多报表统计或者其他分析查询,这些查询虽然不多,但通常要处理比较大的数据量且对查询时间要求很高。一定的数据分析能力,异构数据处理能力开始成为标配能力。

    以上两个痛点问题的产生原因主要是:在 MySQL 生态里,各开源发行版只支持传统的单线程查询处理模式,即单条 SQL 处理涉及到的解析、优化和执行等阶段,都是在一个线程(称为用户线程)中完成的,这种技术实现模式无法充分利用现代多核 CPU 与大内存的硬件资源,导致一定程度的资源浪费。

    因此,需要简化复杂分析的使用并且提升分析性能,基于同一份数据,调动多核服务于大查询(查询内并行),无疑是查询加速和降本增效的重要措施。

    功能优势

    • 零成本性能提升:内核能力升级、无需付费支付额外附加成本,将充分调动您的实例 CPU 计算能力,加快语句响应速度,计算性能大幅提升。
    • 常用语句全面支持:兼容大部分常用 SQL 语句,支撑多种业务场景,保证业务流畅加速。
    • 灵活参数设置:提供多种参数帮助您控制并行查询的启停条件,让查询更智能,灵活适配您的业务场景,无需改造即可使用该能力。
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