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

本文涉及的产品
云原生数据库 PolarDB PostgreSQL 版,标准版 2核4GB 50GB
云原生数据库 PolarDB MySQL 版,通用型 2核8GB 50GB
简介: 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

问题一:PQ2.0引入了哪些关键组件或功能?


PQ2.0引入了哪些关键组件或功能?


参考回答:

PQ2.0引入了全新的Cost-based并行优化器、全算子的并行支持、exchange算子以及一定的自适应能力,这些组件和功能共同提升了并行查询的效率和灵活性。


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https://developer.aliyun.com/ask/667906



问题二:PQ2.0如何处理类似JOIN和GROUP BY的复杂查询?


PQ2.0如何处理类似JOIN和GROUP BY的复杂查询?


参考回答:

在PQ2.0中,对于复杂的JOIN和GROUP BY查询,系统会根据统计信息和代价选择最优的并行计划,通过Shuffle(Repartition)操作将中间结果分发到多个worker,实现更高的并行度,并在多个阶段中逐步完成聚集和排序操作,从而避免单点瓶颈。


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问题三:PQ2.0如何实现线性扩展?


PQ2.0如何实现线性扩展?


参考回答:

PQ2.0通过多阶段并行和高效的数据分发机制,实现了查询性能的线性扩展。随着并行度的增长,E2E的响应时间是线性下降的,这对于处理不断增长的数据量和保持稳定的查询性能至关重要。


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问题四:PQ2.0的架构包含哪些主要组件?


PQ2.0的架构包含哪些主要组件?


参考回答:

PQ2.0的架构从上到下依次包括Cost-based Parallel Optimizer、Parallel Plan Generator和Parallel Executor。Cost-based Parallel Optimizer负责并行优化部分,Parallel Plan Generator生成物理执行计划,Parallel Executor则负责并行执行查询。


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问题五:如何开启PolarDB MySQL的并行查询功能?


如何开启PolarDB MySQL的并行查询功能?


参考回答:

用户可以通过设置max_parallel_degree参数来开启PolarDB MySQL的并行查询功能,并通过EXPLAIN / EXPLAIN FORMAT=TREE查看查询的并行模式、代价和分发方式等信息。


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