云数据仓库ADB两个定时任务同时往一张表里插入数据，性能是否会下降？

当两个定时任务同时向ADB MySQL的一张表中插入数据时，其性能是否下降取决于多个因素，包括但不限于任务的并发控制、数据导入批量大小、表的结构设计以及系统资源的分配和利用情况。根据提供的参考资料，可以通过以下方式优化：

优化批量插入条数：适当调整单次导入的批量插入条数可以提高导入效率，但需注意不要让单次导入的数据量过大，避免占用过多内存。

增加任务期望最大并发数：提高并发数可以线性增加数据同步性能，但需注意资源消耗，避免对其他任务产生负面影响。

表结构设计：确保表结构合理，避免数据倾斜，这可以通过重新设计表结构来实现。

资源管理：合理安排build任务执行时段，避免高峰期，同时监控并适时调整系统资源，比如实例扩容，以应对高并发写入需求。

综上所述，通过合理的任务调度、参数配置以及系统资源管理，可以有效减轻两个任务同时执行时对性能的潜在影响，甚至在设计得当时，可以充分利用系统资源，提升整体导入性能。但如果不加管理，确实可能导致资源竞争加剧，从而影响性能。因此，建议根据实际工作负载进行适当的调整和优化。此回答整理自钉群“云数据仓库ADB-开发者群”

ADB在处理并发写入时会使用事务锁机制来保证数据的一致性。如果两个任务都试图修改同一行或范围的数据，可能会发生锁竞争，从而影响性能。

如果两个任务插入的数据模式不同（例如，一个是批量插入，另一个是单条插入），这可能会对性能产生不同的影响。