PolarDB 并行查询问题之帮助处理实时性分析查询如何解决

本文涉及的产品
云数据库 RDS MySQL,集群系列 2核4GB
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简介: PolarDB 并行查询问题之帮助处理实时性分析查询如何解决

问题一:PQ1.0与PostgreSQL社区的并行查询方案有何相似之处?


PQ1.0与PostgreSQL社区的并行查询方案有何相似之处?


参考回答:

PQ1.0的并行形态与PostgreSQL社区的方案比较像,都采用了计算下推和scatter-gather的执行模式,但在灵活性和复杂性上还有改进空间。


关于本问题的更多问答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/667901



问题二:PolarDB MySQL的并行查询如何帮助处理实时性分析查询?


PolarDB MySQL的并行查询如何帮助处理实时性分析查询?


参考回答:

PolarDB MySQL的并行查询作为原生的一部分,受惠于REDO物理复制的低延迟,能够统一处理底层事务型数据,实现提交即可见的实时性分析。


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https://developer.aliyun.com/ask/667902



问题三:PolarDB MySQL的并行查询如何实现高效性能?


PolarDB MySQL的并行查询如何实现高效性能?


参考回答:

PolarDB MySQL通过全算子并行、高效流水线以及复杂SQL结构的支持,不断提升分析型算子和复杂查询结构的支持能力,从而实现极致性能。


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https://developer.aliyun.com/ask/667903



问题四:PQ2.0相比PQ1.0在哪些方面进行了改进?


PQ2.0相比PQ1.0在哪些方面进行了改进?


参考回答:

PQ2.0弥补了PQ1.0的局限性,从执行模式上对齐了Oracle/SQL Server,实现了更加强大的多阶段并行,引入了多个worker group和plan slice,通过exchange数据通道传递中间结果,支持了更复杂的并行查询计划。


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https://developer.aliyun.com/ask/667904


问题五:PQ2.0的执行计划有什么特点?


PQ2.0的执行计划有什么特点?


参考回答:

PQ2.0的执行计划是多阶段的,计划被拆分为若干片段(plan slice),每个slice由一组worker并行完成,slice之间通过exchange数据通道传递中间结果,并触发后续slice的流水线执行。


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