1
条回答
写回答
写回答
-
一些计算引擎在执行Query时，往往考虑了更加通用的方式，但是没有针对具体的业务场景、数据源差异，这时的执行效率往往差强人意。一个很明显的例子就是，如果对MySQL一张行数在千万以内的表进行查询，特别是利用了其索引的情况下，执行效率比多数计算引擎都要快几百甚至上万倍。XSQL为了充分利用各种计算引擎以及数据源各自的优势，发明了下推执行。Pushdown的执行计划甚至可以参与到更加复杂的Spark执行计划中，如下图所示：
上图左边是简单的Pushdown优化，右边是较为复杂的Pushdown优化。
2020-04-24 14:47:17赞同 展开评论 打赏
版权声明：本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
相关问答
问答排行榜
最热
最新
推荐问答
