PolarDB 并行查询问题之保证与MySQL的兼容性如何解决

本文涉及的产品
RDS MySQL Serverless 基础系列,0.5-2RCU 50GB
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
推荐场景:
搭建个人博客
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核4GB 50GB
简介: PolarDB 并行查询问题之保证与MySQL的兼容性如何解决

问题一:并行查询在PolarDB中如何保证与MySQL的兼容性?


并行查询在PolarDB中如何保证与MySQL的兼容性?


参考回答:

并行查询完全基于MySQL codebase,保证了语法、类型和行为的三重兼容性,确保与原生MySQL 100%兼容。


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https://developer.aliyun.com/ask/667896



问题二:PQ1.0版本的基本思路是什么?


PQ1.0版本的基本思路是什么?


参考回答:

PQ1.0版本的基本思路是计算的下推,即将尽可能多的计算分发到多个worker上并行完成,利用IO等重操作的并行性来提高查询效率。


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https://developer.aliyun.com/ask/667897



问题三:PQ1.0中的执行模式是怎样的?


PQ1.0中的执行模式是怎样的?


参考回答:

PQ1.0的执行模式是简单的scatter-gather模式,即只有一个plan slice,多个worker完成相同的功能后,将结果汇总到leader节点。


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https://developer.aliyun.com/ask/667898



问题四:PQ1.0的并行拆分计划形态有哪些特点?


PQ1.0的并行拆分计划形态有哪些特点?


参考回答:

PQ1.0的并行拆分计划形态特点包括:执行模式为scatter-gather,尽可能将算子下推到worker上执行,leader节点负责完成无法下推的计算。


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https://developer.aliyun.com/ask/667899


问题五:PQ1.0版本存在哪些局限性?


PQ1.0版本存在哪些局限性?


参考回答:

PQ1.0版本的局限性包括计划形态单一、算子并行方式单一、存在单点瓶颈(如leader上的聚集操作后续操作)、数据倾斜导致并行扩展性差,以及少量算子和复杂查询嵌套结构不支持并行等。


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