PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决

问题一:PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战?


PolarDB如何应对大数据量的实时分析查询挑战?


参考回答:

PolarDB通过增强MySQL的查询处理能力(如统计信息增强、子查询transformation等)以及引入并行查询功能来应对大数据量的实时分析查询挑战。并行查询利用多线程并行执行来降低处理时间,实现响应时间的大幅下降。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667886



问题二:MySQL在查询处理上有哪些局限性?


MySQL在查询处理上有哪些局限性?


参考回答:

MySQL在查询处理上的直观印象是:小事务处理快,并发能力强,但分析能力相对较弱。尤其在处理大数据量的实时分析查询时,MySQL的单线程执行模型无法充分利用现代多核大内存的硬件资源。


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https://developer.aliyun.com/ask/667887



问题三:PolarDB的并行查询功能是如何解决MySQL查询执行单线程问题的?


PolarDB的并行查询功能是如何解决MySQL查询执行单线程问题的?


参考回答:

PolarDB的并行查询功能通过多线程并行执行查询来降低包括IO以及CPU计算在内的处理时间,从而实现响应时间的大幅下降。它解决了MySQL查询执行单线程无法充分利用现代多核大内存资源的问题。


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https://developer.aliyun.com/ask/667888



问题四:PolarDB的并行查询功能是在哪个版本上线的?


PolarDB的并行查询功能是在哪个版本上线的?


参考回答:

PolarDB MySQL的并行查询功能随PolarDB MySQL 8.0.2版本上线。


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问题五:PolarDB并行查询的实现原理是什么?


PolarDB并行查询的实现原理是什么?


参考回答:

PolarDB并行查询的实现原理是通过多线程并行执行查询来降低处理时间。具体实现包括查询计划的并行化、数据划分的策略、线程间的协同工作等,以充分利用多核大内存的硬件资源。


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