更新时间:2024-09-11 GMT+08:00
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并行查询简介

什么是并行查询

云数据库 GaussDB(for MySQL)支持了并行执行的查询方式,用以降低分析型查询场景的处理时间,满足企业级应用对查询低时延的要求。并行查询的基本实现原理是将查询任务进行切分并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用CPU的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关,也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多,性能提升的倍数也就越高。

下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理:表数据进行切块后分发给多个核进行并行计算,每个核计算部分数据得到一个中间count(*)结果,并在最后阶段将所有中间结果进行聚合得到最终结果。具体如下:

图1 并行查询原理图

应用场景

并行查询适用于大部分SELECT语句,例如大表查询、多表连接查询、计算量较大的查询。对于非常短的查询,效果不太显著。

  • 轻分析类业务

    报表查询通常SQL复杂而且比较耗费时间,通过并行查询可以加速单次查询效率。

  • 系统资源相对空闲

    并行查询会使用更多的系统资源,只有当系统的CPU较多、IO负载不高、内存够大的时候,才可以充分使用并行查询来提高资源利用率和查询效率。

  • 数据频繁查询

    针对数据密集型查询,通过并行查询,可以提高查询处理执行效率,减少网络流量和计算节点的压力。

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