问题一：PQ2.0的查询加速能力如何？
PQ2.0的查询加速能力如何？
参考回答：
PQ2.0的查询加速能力非常显著，可以实现100%的SQL加速，总和加速比达到18.8倍。这意味着在相同的数据量和查询负载下，PQ2.0可以大幅度减少查询的响应时间。
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问题二：为什么PQ2.0的某些查询加速比会超过设置的并行度？
为什么PQ2.0的某些查询加速比会超过设置的并行度？
参考回答：
PQ2.0的查询加速比可能超过设置的并行度，这主要是因为并行查询不仅减少了单个查询的响应时间，还通过优化查询计划和数据分发机制，使得查询效率得到进一步提升。此外，查询的复杂度、数据分布和数据量等因素也会影响加速比。 
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问题三：PQ2.0的线性加速是如何帮助业务决策的？
PQ2.0的线性加速是如何帮助业务决策的？
参考回答：
PQ2.0的线性加速使得查询响应时间随着并行度的增加而线性下降，这为企业提供了稳定可预期的查询性能。快速的分析时间可以帮助企业快速做出业务决策，从而在快速变化的市场环境中保持竞争力。 
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问题四：为什么PQ2.0中的并行优化器需要重新实现，而不是像Oracle或Greenplum那样进行一体化优化？
为什么PQ2.0中的并行优化器需要重新实现，而不是像Oracle或Greenplum那样进行一体化优化？
参考回答：
PQ2.0中的并行优化器需要重新实现，是因为MySQL的优化流程中各个子步骤之间没有清晰的边界，且深度递归的join ordering算法和嵌入的semi-join优化策略选择等使得代码逻辑与结构复杂。一体化优化会大量侵入原生代码，破坏社区代码结构，难以跟随社区后续的版本迭代，因此采用了两步走的优化流程，即先串行优化后并行拆分的策略。 
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问题五：PolarDB做了哪些统计信息增强的工作来支持基于cost的并行优化？
PolarDB做了哪些统计信息增强的工作来支持基于cost的并行优化？
参考回答：
PolarDB为了支持基于cost的并行优化，进行了统计信息自动更新、串行优化流程中针对并行执行的补强（如修正table扫描方式）、全算子统计信息推导+代价计算，并补充了一系列的cost formula和cardinality estimation推导机制。这些工作不仅提升了并行查询的性能，也改善了串行执行的效率。
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