分布式关系型数据库服务 DRDS 提供 Chunk-Based 执行器,大幅优化复杂查询执行效率

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB 分布式版,标准版 2核8GB
简介: 信息摘要: DRDS 提供 Chunk-Based 执行器,优化复杂查询、支持异步 DDL 以及 SQL 执行计划管理等功能适用客户: 数据库使用者 / 分布式数据库使用者 / 分库分表 / 开发者 / 互联网企业 / 金融保险行业 / 新零售行业版本/规格功能: 新功能:新增Chunk-Ba...

信息摘要: DRDS 提供 Chunk-Based 执行器,优化复杂查询、支持异步 DDL 以及 SQL 执行计划管理等功能
适用客户: 数据库使用者 / 分布式数据库使用者 / 分库分表 / 开发者 / 互联网企业 / 金融保险行业 / 新零售行业
版本/规格功能: 新功能:

  • 新增Chunk-Based执行器,查询优化复杂查询
  • 新增SQL执行计划管理(Plan Management)
  • 新增新的DDL任务引擎,支持DDL任务的查看、恢复和回滚等功能
  • 新增通过 FORCE INDEX HINT 方式指定查询使用某个索引的功能
  • 新增非SCALAR子查询中ROW函数支持
  • 新增DATE_FORMAT、INTERVAL等时间函数转义字符完整支持

优化:

  • 主实例默认开启基于代价的优化(CBO),自动选择 Join 顺序和算子实现
  • 优化更多类型的子查询(含 SemiJoin)及下推
  • 合并事务指令与应用业务 SQL 执行,减少后端数据库网络通讯,提升事务性能
  • 优化内部线程池的参数配置
  • 优化DRUID连接池在后端RDS异常情况下快速恢复

问题修复:

  • 修复SQL解析的算术优先级问题
  • 修复HASH JOIN部分场景下的连接泄漏问题
  • 修复一元运算符物理SQL报错
  • 修复LOCK TABLE单库无法正确执行问题
  • 修复DRDS对SAVE POINT的支持
  • 修复MD5函数,HEX函数和MySQL不兼容的问题
  • 修复SELECT USER(), DATABASE() LIMIT 1报错的问题
  • 修复MERGE_UNION=FALSE 并发行为不符合预期的问题
  • 修复多个AND的日期范围查询,查询路由结果不正确的问题
  • 修复RENAME TABLE时忽略目标库名的问题
  • 修复管理员账户无法查看所有用户权限的问题
  • 修复主实例并行度Cost会低概率出现计算不准的问题
  • 修复清理脚本导致日志滚动异常
  • 修复 UPDATE/DELETE 单表语句中存在表名引用时,下推物理 SQL 报错的问题
  • 修复不含ORDER BY的LIMIT语句因为内存限制的报错问题
  • 修复多个AND条件查询结果不一致的问题
  • 修复UPDATE包含子查询时的报错信息
  • 修复DISTINCT和ORDER BY中同时出现函数同时的解析问题
    产品文档: https://help.aliyun.com/document_detail/49279.html?spm=a2c4g.11186623.6.546.6e82c28bLvvKon#h2-v5-3-12-15676096-2019-09-043
相关实践学习
快速体验PolarDB开源数据库
本实验环境已内置PostgreSQL数据库以及PolarDB开源数据库:PolarDB PostgreSQL版和PolarDB分布式版,支持一键拉起使用,方便各位开发者学习使用。
目录
相关文章
|
2月前
|
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
42 1
|
17天前
|
数据采集 分布式计算 MaxCompute
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务正式商业化公告
MaxCompute 分布式计算框架 MaxFrame 服务于北京时间2024年09月27日正式商业化!
40 3
|
2月前
|
存储 缓存 负载均衡
【PolarDB-X 技术揭秘】Lizard B+tree:揭秘分布式数据库索引优化的终极奥秘!
【8月更文挑战第25天】PolarDB-X是阿里云的一款分布式数据库产品,其核心组件Lizard B+tree针对分布式环境优化,解决了传统B+tree面临的数据分片与跨节点查询等问题。Lizard B+tree通过一致性哈希实现数据分片,确保分布式一致性;智能分区实现了负载均衡;高效的搜索算法与缓存机制降低了查询延迟;副本机制确保了系统的高可用性。此外,PolarDB-X通过自适应分支因子、缓存优化、异步写入、数据压缩和智能分片等策略进一步提升了Lizard B+tree的性能,使其能够在分布式环境下提供高性能的索引服务。这些优化不仅提高了查询速度,还确保了系统的稳定性和可靠性。
66 5
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决
PolarDB 并行查询问题之大数据量的实时分析查询挑战如何解决
30 2
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之处理类似JOIN和GROUP BY的复杂查询如何解决
PolarDB 并行查询问题之处理类似JOIN和GROUP BY的复杂查询如何解决
14 1
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之帮助处理实时性分析查询如何解决
PolarDB 并行查询问题之帮助处理实时性分析查询如何解决
36 1
|
2月前
|
关系型数据库 MySQL 分布式数据库
PolarDB 并行查询问题之提升对复杂查询的处理能力如何解决
PolarDB 并行查询问题之提升对复杂查询的处理能力如何解决
14 1
|
2月前
|
C# UED 定位技术
WPF控件大全:初学者必读,掌握控件使用技巧,让你的应用程序更上一层楼!
【8月更文挑战第31天】在WPF应用程序开发中,控件是实现用户界面交互的关键元素。WPF提供了丰富的控件库,包括基础控件(如`Button`、`TextBox`)、布局控件(如`StackPanel`、`Grid`)、数据绑定控件(如`ListBox`、`DataGrid`)等。本文将介绍这些控件的基本分类及使用技巧,并通过示例代码展示如何在项目中应用。合理选择控件并利用布局控件和数据绑定功能,可以提升用户体验和程序性能。
51 0
|
2月前
|
存储 SQL 运维
“震撼发布!PolarDB-X:云原生分布式数据库巨擘,超高并发、海量存储、复杂查询,一网打尽!错过等哭!”
【8月更文挑战第7天】PolarDB-X 是面向超高并发、海量存储和复杂查询场景设计的云原生分布式数据库系统
92 1
|
2月前
|
Java 应用服务中间件 数据库
SpringCloud:服务保护和分布式事务详解
SpringCloud:服务保护和分布式事务详解
112 0