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。
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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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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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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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