近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
所谓并行执行，是指能够将一个大型串行任务（任何DML，一般的DDL）物理的划分为叫多个小的部分，这些较小的部分可以同时得到处理。 何时使用并行执行: 1、必须有一个非常大的任务
【导语】2016年4月，PostgreSQL社区发布了PostgreSQL 9.6 Beta 1，迎来了并行查询（Parallel Query）这个新特性。在追求高性能计算和查询的大数据时代，能提升性能的特性都会成为一个新的热门话题。作为关注PostgreSQL发展的数据库开发者，本文作者将分享对于一些PostgreSQL并行查询特性相关话题的认识。 ➤并行查询的背景 随着SSD等磁盘技术的平民化，以及动辄上百GB内存的普及，I/O层面的性能问题得到了有效缓解。提升数据库的扩展性能，可以追求Scale O
可以在SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE或TRUNCATE表命令中为查询优化器指定一个或多个注释选项。 注释选项指定查询优化器在编译SQL查询期间使用的选项。 通常，注释选项用于覆盖特定查询的系统范围默认配置。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
[1] TOC: 并行一度关系查询 [2] 并行一度关系查询问题: http://neo4j.com.cn/topic/61663f0703dea95514def0aa
本文介绍了 PostgreSQL 9.6 在 OLTP 场景下的性能提升，包括大表 join、大索引扫描、排序、聚合、多版本并发控制、无锁架构、wal写入优化等。通过测试和对比，表明 PostgreSQL 9.6 在 TPC-C 和 TPC-H 场景下性能都有了显著提升，甚至可以满足大部分 OLTP 业务需求。
最近公司的系统一点点的开始了拆分，从ORACLE 转移到 MYSQL 中，部分程序员的想法在使用MYSQL中还是没有转变过来，直接将ORALCE中的查询语句直接搬到了MYSQL。使用MYSQL 重要的两点，1 逻辑上移，数据库不在是承担你逻辑的第一选择，程序的比重将变得更重要 2 数据库容器化，数据库将变得不再那么重要，而是仅仅是承载数据的地方，或者甚至高级的设计，数据库将变得可有可无，这当然也的和业务挂钩，不是放之四海都OK。
PostgreSQL 在的并行是从9.6开始的,到了目前的PostgreSQL 11 这个版本目前已经支持了partition-wise join, aggregates, 以及 Parallel Create Index 当然还是的提一下在PostgreSQL 10 已经支持的 Parallel Bitmap heap scan 和 Parallel Index Scan.
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
并行数据库系统是新一代高性能数据库系统，致力于开发数据库操作的时间并行性和空间并行性，是当今研究热点之一。并行数据库技术起源于20世纪70年代的数据库机研究，希望通过硬件实现关系操作的某些功能。研究主要集中在关系代数操作的并行化和实现关系操作的专用硬件设计上。80年代后，逐步转向通用并行机的研究。90年代以后，存储技术、网络技术、微机技术的迅猛发展，以及通用并行计算机硬件的发展，为并行数据库技术的研究奠定了基础。
许多有经验的数据库开发或者DBA都曾经头痛于并行查询计划，尤其在较老版本的数据库中（如sqlserver2000、oracle 7、mysql等）。但是随着硬件的提升，尤其是多核处理器的提升，并行处理成为了一个提高大数据处理的高效方案尤其针对OLAP的数据处理起到了很好的作用。 充分高效地利用并行查询需要对调度、查询优化和引擎工作等有一个比较好的了解，但是针对一般场景的应用我们只需要如何常规使用即可，这里也就不深入描述了，感兴趣可以一起讨论。 那么这里我就简单介绍下SQLServer
RAC的一大优点就是可以跨节点进行并行计算，那么如何控制并行运算？这就是这篇文章要讨论的内容。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
1、简介 关于并行Linq,Ms官方叫做并行语言集成(PLINQ)查询,其实本质就是Linq的多线程版本,常规的Linq是单线程的,也就是同步的过程处理完所有的查询.如果你的Linq查询足够简单,而且
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 DBIM 概述 Database In-Memory (DBIM) 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。In-Memory Columnar Store（IM列式存
按：本文是 DTCC 2022 云原生专场《TDSQL-C 并行查询探索》文字稿整理。在演示稿中有一些资料引用，这里单独抽出来便于参考。 TDSQL-C 产品介绍 https://cloud.ten
今天，我们将介绍一系列新的博客文章，其中将介绍Apache Impala的最新增强功能，许多是性能改进，例如下面所述的功能，可以更高效地利用所有CPU内核，将性能提高2倍至7倍。此外还有大量的工作，确保Impala在存储计算分离的场景中能最优地运行，比如数据存储在对象存储或远程HDFS的场景。鉴于越来越多的用户正在运行容器化的Impala集群，例如Cloudera Data Warehouse（CDW）服务中提供的集群，这一点尤其重要。
现代CPU模型拥有大量的CPU核心。多年来，数据库应用程序都是并发向数据库发送查询的。查询处理多个表的行时，若可以使用多核，则可以客观地提升性能。PgSQL 9.6引入了并行查询的新特性，开启并行查询后可以大幅提升性能。
转自：https://www.cnblogs.com/sorex/archive/2010/09/16/1828214.html
本文是后端思维专栏的第二篇哈。上一篇36个设计接口的锦囊，得到非常多小伙伴的认可。36个设计接口的锦囊中，也提到一个知识点：就是使用并行调用优化接口。所以接下来呢，就快马加鞭写第二篇：手把手教你写一个并行调用模板~
最近监控发现对账系统最近越来越慢，领导急了，开始询问我能优化一下性能吗。我深入看了对账系统的业务后，发现还是挺简单的：
在海量数据的背景下，数据的写入、存储、分析、搜索都会遇到不小的挑战(存储成本大，写入查询慢等)，Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索的首选。随着数据规模的海量增长，降本增效的诉求也越来越高。本次分享将解析腾讯云全新技术栈下的系统架构，基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化等一套完整的降本增效解决方案。主要内容包括：
沿用微软的写法，System.Threading.Tasks.::.Parallel类，提供对并行循环和区域的支持。 我们会用到的方法有For，ForEach，Invoke。
如今，人们正在构建的数据库和数据系统的种类比以往任何时候都多。我们有像CockroachDB和经典Postgres这样的 OLTP 系统，像Druid和Clickhouse这样的OLAP 系统，像ElasticSearch和Solr这样的搜索系统，像MongoDB和Cassandra这样的 NoSQL 数据库，像Pinecone和Vespa这样的向量数据库，像Neo4j和Dgraph这样的图数据库，像Delta Lake和Hudi等的数据湖，还有Snowflake和Redshift这样的数据仓库，甚至许多其他正在冒出的新概念（比如：数据湖库！）。我在这篇博文中想要做的是在混乱中施加一点秩序，并提出许多这些表面上看起来不同的系统，但实际上属于具有多个共享属性的数据系统类别：我们称之为查询服务系统。
阿里云RDS FOR MySQL（MySQL5.7版本）数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
为了更好地聚合和治理跨域数据，帮助企业用较低的成本快速聚合分析，快速决策，不断的让企业积累的数据产生价值，从全域海量数据抓取，高性能流批处理，元数据血缘治理等等方面都对数仓类产品提出了非常高的要求。OceanBase 以其天然的分布式架构，高效的存储引擎和强大的数据处理能力，可以很好的帮助企业快速构建低延迟，高性能，低成本的轻量级数据仓库。
HAWQ，取自Hadoop With Query，这是一款原生Hadoop并行SQL引擎。同时作为一款面向企业的分析型数据库HAWQ有很多优良的特性，例如它完整兼容ANSI-SQL标准语法， 支持标准JDBC/ODBC连接，支持ACID事务特性，高性能，拥有比传统MPP数据库更先进的弹性执行引擎，可以秒级动态加减节点，拥有各种容错机制，支持多级资源和负载管理，提供Hadoop上PB级数据高性能交互式查询能力，并且提供对主要BI工具的描述性分析支持，以及支持预测型分析的机器学习库。 目前HAWQ属于Apach
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
可以对每个节点设置地理标签，主要用于解决多机房数据同步的问题。新增选项 group_replication_zone_id，用于标记节点地理标签。该选项值支持范围 0 ~ 8，默认值为0。当集群中各节点该选项值设置为不同的时候，就被认定为设置了不同的地理标签。在同城多机房部署方案中，同一个机房的节点可以设置相同的数值，另一个机房里的节点设置另一个不同的数值，这样在事务提交时会要求每组 group_replication_zone_id 中至少有个节点确认事务，然后才能继续处理下一个事务。这就可以确保每个机房的某个节点里，总有最新的事务。
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
随着计算机的飞速发展，网站产生了大量数据，数据规模远超传统数据库系统能够处理的规模，我们把具有量大，存储速度要求高，数据多样性丰富的特征的数据统称为大数据。
摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
在Oracle中，关键字NOLOGGING、APPEND和PARALLEL提高DML性能方面有什么差别？
序言：优化器是Oracle数据库最引人入胜的部件之一，因为它对每一个SQL语句的处理都必不可少。优化器为每个SQL语句确定最有效的执行计划，这是基于给定的查询的结构，可用的关于底层对象的统计信息，以及所有与优化器和执行相关的特性。 本文来自Oracle 白皮书翻译（译者：苏旭辉 newkid），介绍了在Oracle数据库12c第二版中与优化器和统计信息相关的所有新特性并且提供了简单的，可再现的例子，使得你能够更容易地熟悉它们，尤其是当你从早先的版本进行迁移的时候。它还概括了已有的功能是如何被增强以改善性能
我是看李海翔的《数据库技术丛书·数据库查询优化器的艺术：原理解析与SQL性能优化》这本书的视频讲解学习的，因为数据库的知识学的不多，直接看优化有些吃力，慢慢补吧。现在要用一些优化的知识只能先看着了。
这个可选关键字在查询的FROM子句中指定。 它建议 IRIS使用多个处理器(如果适用)并行处理查询。 这可以显著提高使用一个或多个COUNT、SUM、AVG、MAX或MIN聚合函数和/或GROUP BY子句的某些查询的性能，以及许多其他类型的查询。 这些通常是处理大量数据并返回小结果集的查询。 例如，SELECT AVG(SaleAmt) FROM %PARALLEL User.AllSales GROUP BY Region使用并行处理。
Oracle并行基础 概述 Oracle企业版有一项非常厉害的技术：并行查询，也就是说一个语句可以雇佣多个服务器进程（parallel slaves也叫PX slaves）来完成这一个查询所需要的结果
这些配置参数提供了影响查询优化器选择查询规划的原始方法。如果优化器 为特定的查询选择的缺省规划并不是最优，那么我们就可以通过使用这些 配置参数强制优化器选择一个更好的规划来temporary解决这个 问题。不过，永久地关闭这些设置几乎从不是个好主意。更好的改善优化器 选择规划的方法包括调节Section 18.6.2、 更频繁运行ANALYZE、增大配置参数 default_statistics_target的值、使用 ALTER TABLE SET STATISTICS为某个字段增加收集的 统计信息。 这些配置参数影响查询优化器选择查询计划的暴力方法。如果优化器为一个特定查询选择的默认计划不是最优的，一种临时解决方案是使用这些配置参数之一来强制优化器选择一个不同的计划。提高优化器选择的计划质量的更好的方式包括调整规划器的代价常数（见Section 19.7.2）、手工运行ANALYZE、增加default_statistics_target配置参数的值以及使用ALTER TABLE SET STATISTICS增加为特定列收集的统计信息量。
Elasticsearch技术栈一直是日志、安全、搜索场景的开源首选方案。随着数据规模的海量增长，数据的写入、存储、分析、搜索、排序等场景都会遇到非常大的挑战(存储成本大、写入查询慢等)，同时客户降本增效的诉求也越来越高。本文主要解析基于腾讯云ES构建低成本、高性能、高可用日志平台所利用的核心架构和技术。基于腾讯云ES自研存算分离、读写分离、查询/IO并行化、查询裁剪等一套完整的降本增效解决方案。本文将围绕以下几个关键自研技术点进行深入分析：
综上所述，图数据库处理大型图的查询性能问题可以通过索引优化、分片和分区、缓存机制、查询优化和并行计算等方法来解决。在实际应用中，需要根据具体的场景和需求选择合适的方法来提高查询性能。
Doris由百度大数据部研发，之前叫百度Palo，于2017年开源，2018年贡献到 Apache 社区后，更名为Doris。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、分布式执行框架以及向量化执行引擎等多方面对TDSQL-A进行了深入解读。 在本系列分享的最后一期，我们整理了关于TDSQL-A大家最关心的十个问题，腾讯云技术大咖们将对这些问题一一解答。 TDSQL-A是腾讯首款分布式分析型数据库引擎，采用全并行无共享架构，具有自研列式存储引擎，支持行列混合存储，适应于海量OLAP关联分析查询场景。它能够支持2000台物理服务器
Java8 - 使用工厂方法 supplyAsync创建 CompletableFuture
在Tez上优化Hive查询无法采用一刀切的方法。查询性能取决于数据的大小、文件类型、查询设计和查询模式。在性能测试过程中，应评估和验证配置参数及任何SQL修改。建议在工作负载的性能测试过程中一次只进行一项更改，并最好在开发环境中评估调优更改的影响，然后再在生产环境中使用。
Hint是Oracle数据库中很有特色的一个功能，是很多DBA优化中经常采用的一个手段。那为什么Oracle会考虑引入优化器呢？基于代价的优化器是很聪明的，在绝大多数情况下它会选择正确的优化器，减轻DBA的负担。
图1给出了一个典型的OushuDB集群的主要组件。计算部分和存储部分完全分离，可以独立扩容。在图中有多个OushuDB Master节点。元数据管理服务和资源管理服务位于OushuDB Master内部。其他节点为Slave节点。每个Slave节点上安装有一个OushuDB Segment。Segment实现OushuDB的计算。OushuDB Segment在执行查询的时候会启动多个QE (Query Executor, 查询执行器)。查询执行器运行在资源容器里面。在这个架构下，节点可以动态的加入集群，并且不需要数据重新分布。当一个节点加入集群时，他会向OushuDB Master节点发送心跳，然后就可以接收未来查询了。
今年6月，腾讯云数据库TDSQL PG版 Oracle兼容能力以及TDSQL-A两大引擎全新升级，Oracle兼容性和海量数据查询分析能力再上新台阶。为帮助开发者更清楚的了解到腾讯云数据库究竟做了什么，特推出"DBTalk数据库企业级能力国产化”专场，就数据库引擎在Oracle兼容核心能力构建、海量数据分析引擎构架设计、下一代列式存储原理、复杂查询执行优化等方面进行深入解读。 本期带来各讲师分享精华及直播回顾视频。想要讲师ppt的小伙伴，可在腾讯云数据库公众号后台发送"610讲师课件"，即可获得哦！ 《深入
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