在PolarDB一个事务中，写入主节点一条语句但未提交，再select一定会发到主节点吗?

问题一：在PolarDB中，如果你在一个事务中向主节点写入了一条语句但尚未提交，那么后续的SELECT查询是否一定会发送到主节点取决于多个因素。通常，为了确保数据的一致性和事务的隔离性，未提交的事务更改在默认情况下对其他事务是不可见的。这意味着，如果你的SELECT查询是在同一个事务中执行的，它可能会直接看到未提交的更改，并且查询可能会在主节点上执行。但是，如果你的SELECT查询是在另一个事务中执行的，它将不会看到未提交的更改，查询可能会根据负载均衡和路由策略发送到任何可用的节点，包括主节点或只读节点。

然而，具体的行为可能还受到PolarDB的配置、事务隔离级别、是否启用了某些特性（如全局一致性读）等因素的影响.

问题二：对于费时的复杂查询，确实有可能占用主节点的大量资源，这可能会影响到其他查询的性能。为了减轻主节点的负担并将查询路由到其他节点，你可以考虑以下几种策略：

1.读写分离：通过将读操作和写操作分离到不同的节点来处理，你可以确保复杂查询在只读节点上执行，从而释放主节点的资源。PolarDB支持自动读写分离，你可以配置应用程序连接到只读节点来执行查询。
2.使用列式存储：如果你的查询适合列式存储（例如，进行大量的聚合操作），你可以考虑将数据存储在列式存储中。然而，请注意，不是所有的查询都适合列式存储，因此你需要根据具体的查询模式和数据访问模式来评估这一点。
3.优化查询：通过优化查询本身来减少资源消耗也是一种有效的策略。这可能包括重新编写查询、添加索引、使用更有效的算法等。
4.资源限制和优先级设置：某些数据库管理系统允许你设置资源限制和优先级，以确保复杂的查询不会消耗过多的资源。你可以检查PolarDB是否提供类似的功能。

问题一：在PolarDB中，如果一个事务中写入主节点一条语句但未提交，再执行select语句时，会将查询发送到主节点。这是因为在PolarDB中，主节点负责处理写操作和全局锁管理，而从节点只负责读取数据。因此，为了确保数据的一致性和准确性，查询操作通常会被发送到主节点。

问题二：如果这个select是一个费时间的复杂查询，可能会占用主节点大量资源。为了优化查询性能并减轻主节点的负载，可以考虑以下设置来让查询走列存：

1. 使用分布式表或分区表：通过将数据分布在多个节点上，可以并行处理查询操作，提高查询效率。可以使用分布式表或分区表来实现数据的分布。

2. 创建索引：为查询涉及的列创建合适的索引可以提高查询速度。索引可以加速数据的检索过程，减少查询的时间复杂度。

3. 调整数据库参数：根据具体的需求和情况，可以调整数据库的一些参数来优化查询性能。例如，可以增加内存缓冲区大小、调整并发连接数等。

4. 使用缓存机制：对于频繁执行的复杂查询，可以考虑使用缓存机制来缓存查询结果，避免重复计算。可以使用Redis等缓存工具来实现缓存功能。

在PolarDB中，如果在一个事务中写入主节点一条语句但未提交，那么select查询可能会发送到主节点。然而，这并非绝对，因为实际的查询路径选择还取决于许多因素，如数据量、查询优化器的逻辑和策略等。

对于你提到的复杂查询占用主节点大量资源的问题，可以通过调整查询优化器的设置来改善。PolarDB的查询优化器会通过优化逻辑计划从而输出物理计划，其主要阶段包含查询改写和计划枚举。此外，PolarDB-X 1.0版本也提供了并行查询加速功能，可以显著提高复杂查询的效率。同时，PolarDB 优化器对主查询和子查询可能分别并行执行，最大Worker数由 max_parallel_degree 的值决定。这些特性都有助于降低复杂查询对主节点资源的占用。

是的。此回答整理自钉群“PolarDB专家面对面 - HTAP（列存索引）”

问题一：在PolarDB中，可以通过修改参数enable_columnstore来启用列存储功能。将该参数设置为ON即可让查询走列存。此外，还可以通过调整其他参数来优化查询性能，例如增加max_parallelism参数的值来提高并行度，或者调整query_cache_size参数来增加查询缓存的大小等。

问题二：是的，可以在控制台中的参数配置里修改loose_imci_optimizer_switch参数。将其设置为ON可以开启IMCI优化器，从而更好地利用列存储功能进行查询优化。需要注意的是，修改参数后需要重启数据库实例才能生效。