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

简介: 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

问题一:相比于parallel hash join,partition hash join有什么优势和劣势?


相比于parallel hash join,partition hash join有什么优势和劣势?


参考回答:

相比于parallel hash join,partition hash join可以避免由于共享hash table过大导致的spill to disk问题,以及并行插入时“同步”原语带来的cache invalidation问题。然而,partition hash join的代价是引入了数据shuffle的开销,即数据需要在不同worker之间重新分配,这可能会增加额外的网络传输和数据处理时间。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667922



问题二:在执行计划生成(plan generation)阶段,clone和refix操作分别负责什么任务?


在执行计划生成(plan generation)阶段,clone和refix操作分别负责什么任务?


参考回答:

在执行计划生成阶段,clone操作负责根据串行物理执行计划和子slice的描述,将相对应的结构clone到各个worker线程中。例如,将t1 join t2操作及其后续的聚集操作clone到worker上执行。而refix操作则负责将原始的串行计划转换为leader计划,包括去掉不必要的执行结构,调整引用关系,如将引用t1/t2表的结构替换为引用collector表的对应结构,以便leader节点可以从collector表中读取worker传递上来的数据。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667923



问题三:在分布式查询执行过程中,数据是如何在build和probe两侧进行分发的?


在分布式查询执行过程中,数据是如何在build和probe两侧进行分发的?


参考回答:

在分布式查询执行过程中,build和probe两侧都根据join key进行数据分发。它们通过shuffle操作将数据发送到目标partition,确保相同join key的数据位于同一partition内,以便于后续join操作的执行。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667924



问题四:在每个partition内,build侧是如何准备数据的?


在每个partition内,build侧是如何准备数据的?


参考回答:

在每个partition内,build侧会构建一个小hash table来存储其数据。这样做是为了在probe侧进行查找时能够更高效地定位到对应的记录,同时避免了因hash table过大而导致的落盘问题。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667925


问题五:在并行查询中,如何确定使用哪种join策略更优?


在并行查询中,如何确定使用哪种join策略更优?


参考回答:

并行查询中,使用哪种join策略(如上述提到的基于partition的co-located join)更优,是由并行优化器基于Cost(成本)来决定的。优化器会评估不同策略的执行成本,并选择成本最低的策略来执行。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667926

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
|
负载均衡 测试技术 调度
大模型分布式推理:张量并行与流水线并行技术
本文深入探讨大语言模型分布式推理的核心技术——张量并行与流水线并行。通过分析单GPU内存限制下的模型部署挑战,详细解析张量并行的矩阵分片策略、流水线并行的阶段划分机制,以及二者的混合并行架构。文章包含完整的分布式推理框架实现、通信优化策略和性能调优指南,为千亿参数大模型的分布式部署提供全面解决方案。
1246 4
|
7月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
|
7月前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
喜报|阿里云PolarDB数据库(分布式版)荣获国内首台(套)产品奖项
阿里云PolarDB数据库管理软件(分布式版)荣获「2024年度国内首版次软件」称号,并跻身《2024年度浙江省首台(套)推广应用典型案例》。
|
4月前
|
存储 监控 算法
117_LLM训练的高效分布式策略:从数据并行到ZeRO优化
在2025年,大型语言模型(LLM)的规模已经达到了数千亿甚至数万亿参数,训练这样的庞然大物需要先进的分布式训练技术支持。本文将深入探讨LLM训练中的高效分布式策略,从基础的数据并行到最先进的ZeRO优化技术,为读者提供全面且实用的技术指南。
|
5月前
|
并行计算 算法 调度
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究(Matlab代码实现)
基于串行并行ADMM算法的主从配电网分布式优化控制研究(Matlab代码实现)
348 0
|
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。
319 6
|
10月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
一库多能:阿里云PolarDB三大引擎、四种输出形态,覆盖企业数据库全场景
PolarDB是阿里云自研的新一代云原生数据库,提供极致弹性、高性能和海量存储。它包含三个版本:PolarDB-M(兼容MySQL)、PolarDB-PG(兼容PostgreSQL及Oracle语法)和PolarDB-X(分布式数据库)。支持公有云、专有云、DBStack及轻量版等多种形态,满足不同场景需求。2021年,PolarDB-PG与PolarDB-X开源,内核与商业版一致,推动国产数据库生态发展,同时兼容主流国产操作系统与芯片,获得权威安全认证。
|
8月前
|
关系型数据库 分布式数据库 数据库
再获殊荣,阿里云PolarDB数据库蝉联SIGMOD最佳论文奖
内存池化技术新突破,阿里云PolarDB蝉联SIGMOD最佳论文奖