PolarDB如何应对大并发复杂查询最佳实践

简介: MySQL架构是单线程处理SQL,遇到大并发复杂查询时,需要排队长时间等待,容易形成慢查询,影响业务。PolarDB并发查询能力可以很好解决此问题。
直达最佳实践:【 PolarDB如何应对大并发复杂查询最佳实践
最佳实践频道:【 最佳实践频道
这里有丰富的企业上云最佳实践,从典型场景入门,提供一系列项目实践方案,降低企业上云门槛的同时满足您的需求!

场景描述

PolarDB MySQL 8.0采用开启并发度的方式,改变单线程处理SQL的架构,充分利用多核CPU多线程优势,利用多线程并行处理复杂查询,有效解决大并发复杂查询的问题,本文使用TPC-H模拟典型高并发复杂查询业务压力,对比开启并发度前后的情况,展示开启并发度能力在此类业务场景下的优势。

适用场景

  • 多条件查询、多表关联等容易形成慢查询的业务场景
  • 高并发,业务耦合性较强等无法快速拆分复杂查询业务到数仓的场景
  • 轻度分析场景,不希望使用较重的架构搭建数仓或大数据环境

产品列表

  • 访问控制RAM
  • 专有网络VPC
  • 云服务器ECS
  • 云数据库PolarDB

业务架构

202.png

直达最佳实践 》》

bp-210.png

相关实践学习
使用PolarDB和ECS搭建门户网站
本场景主要介绍如何基于PolarDB和ECS实现搭建门户网站。
阿里云数据库产品家族及特性
阿里云智能数据库产品团队一直致力于不断健全产品体系,提升产品性能,打磨产品功能,从而帮助客户实现更加极致的弹性能力、具备更强的扩展能力、并利用云设施进一步降低企业成本。以云原生+分布式为核心技术抓手,打造以自研的在线事务型(OLTP)数据库Polar DB和在线分析型(OLAP)数据库Analytic DB为代表的新一代企业级云原生数据库产品体系, 结合NoSQL数据库、数据库生态工具、云原生智能化数据库管控平台,为阿里巴巴经济体以及各个行业的企业客户和开发者提供从公共云到混合云再到私有云的完整解决方案,提供基于云基础设施进行数据从处理、到存储、再到计算与分析的一体化解决方案。本节课带你了解阿里云数据库产品家族及特性。
相关文章
|
4月前
|
存储 Cloud Native 关系型数据库
PolarDB-PG IMCI实战解析:深度融合DuckDB,复杂查询性能最高百倍级提升
阿里云PolarDB PostgreSQL版创新融合DuckDB向量化引擎,推出IMCI列存索引,实现HTAP一体化。支持实时交易与复杂分析并行,查询性能提升60-100倍,兼容PG生态,秒级数据同步,助力企业高效挖掘数据价值。
517 0
|
10月前
|
Cloud Native 关系型数据库 分布式数据库
|
8月前
|
存储 监控 关系型数据库
突破IO瓶颈:PolarDB分布式并行查询(Parallel Query)深度调优手册
在海量数据处理中,I/O瓶颈严重制约数据库性能。本文基于PolarDB MySQL 8.0.32版本,深入解析分布式并行查询技术如何提升CPU利用率至86.7%、IO吞吐达8.5GB/s,并结合20+实战案例,系统讲解并行架构、执行计划优化、资源调优与故障排查方法,助力实现高性能数据分析。
295 6
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之PQ2.0的自适应执行策略实现如何解决
PolarDB 并行查询问题之PQ2.0的自适应执行策略实现如何解决
122 2
|
存储 Cloud Native 关系型数据库
PolarDB 并行查询问题之EXISTS子查询在并行查询中如何解决
PolarDB 并行查询问题之EXISTS子查询在并行查询中如何解决
103 1
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之分布式查询执行过程中的数据分发如何解决
PolarDB 并行查询问题之分布式查询执行过程中的数据分发如何解决
173 1
|
12月前
|
存储 关系型数据库 MySQL
客户说|乐檬零售引入PolarDB:查询性能百倍提升,稳定支撑超10万家门店
客户说|乐檬零售引入PolarDB:查询性能百倍提升,稳定支撑超10万家门店
511 2
客户说|乐檬零售引入PolarDB:查询性能百倍提升,稳定支撑超10万家门店

热门文章

最新文章