同一个 RDS 之间的跨库查询和多个 RDS 之间的跨库查询的速度差异有多大？
假定两种查询场景的查询数据量相同，并且不考虑 RDS 机器的硬件资源限制，那么，理论上后者会比前者查询更快（这在聚合查询场景更为典型）。因为后者并行度更高，能更好利用 RDS 的 CPU 资源与 IO 资源。
最理想的情况下，后者的 RT 是前者的 N 分之一（N 是 RDS 实例数目）。在实际情况下，如果 RDS 机器规格相同，显然前者更容易达到 RDS 的系统资源瓶颈，因为分库数据的计算与传输都集中在单个 RDS 上。
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您提到的场景对比，虽然没有直接指出“前者”和“后者”具体指代什么，但根据描述，可以理解为这是在比较单个RDS实例处理查询与分库分表（Sharding）后多个RDS实例并行处理查询的效率差异。
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前者：这里可能指的是所有数据存储在一个单一的RDS实例上。在这种情况下，所有的查询操作，包括聚合查询，都由这一个数据库实例来完成。当面对大量数据时，这个单一实例需要独立承担所有的计算任务和I/O操作，容易达到其CPU、内存或I/O带宽的上限，从而影响查询速度。
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后者：则可能是指通过分库分表的方式，将数据分布在多个RDS实例上。每个实例负责一部分数据，这样在执行查询时，尤其是聚合查询，可以利用多个RDS实例并行处理数据，每个实例处理自己那部分数据，最后汇总结果（如果需要）。这种方式能够更充分地利用多台服务器的CPU资源和I/O资源，理论上显著提升查询速度，尤其是在硬件资源足够且配置得当时。
确实，在理想情况下，如果有N个相同的RDS实例，并且查询任务能完美并行化，那么每个实例处理的数据量是总数据量的1/N，理论上查询响应时间（RT）可以减少到原来的1/N。然而，实际应用中，由于网络延迟、数据分布不均、协调开销等因素，可能无法达到理论上的最优效果，但总体性能提升仍然是显著的。
此外，采用分布式数据库架构（如DRDS，阿里云分布式关系型数据库服务）可以在更高层次上实现数据的自动分片和查询优化，进一步提高系统的扩展性和查询效率，同时减轻运维负担，这也是应对大规模数据查询场景的一个有效方案。
