文档首页/ 云数据库 TaurusDB/ 用户指南/
更新时间：2024-12-02 GMT+08:00
查看PDF
分享

功能介绍

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 并行查询示意图

前提条件

云数据库GaussDB(for MySQL)的引擎版本为MySQL 8.0.22及以上。

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。

只读节点和主节点均支持并行查询，由于并行查询对计算资源（CPU、内存等）比较消耗，考虑到实例稳定性，2.0.42.230600及以上版本并行查询默认在主节点不生效，如需使用可联系客服人员开启。

父主题： 实例管理

相关文档