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什么是算子下推（NDP） NDP(Near Data Processing)是云数据库 GaussDB (for MySQL)发布的旨在提高数据查询效率的计算下推的解决方案。针对数据密集型查询，将提取列、聚合运算、条件过滤等操作从计算节点向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点，并行执行。通过计算下推方法，提升了并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提高了查询处理执行效率。
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工作原理 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的架构，以减少网络流量为主要架构准则，通过NDP设计将该准则应用到查询操作。没有NDP之前，查询处理需要将原始数据从存储节点全部传输到计算节点。通过NDP设计，查询中的I/O密集型和CPU密集型的大部分工作被下推到存储节点完成，仅将所需列及筛选后的行或聚合后的结果值回传给计算节点，使网络流量大幅减少。同时跨存储节点并行处理，使计算节点CPU使用率下降，提升了查询效率性能。 另外，NDP框架同GaussDB(for MySQL)并行查询进行融合，并进行了页面批量预取的设计，达成执行全流程并行，进一步提升查询执行效率。
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架构 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的架构，以减少网络流量为主要架构准则，通过NDP设计将该准则应用到查询操作。没有NDP之前，查询处理需要将原始数据从存储节点全部传输到计算节点。通过NDP设计，查询中的I/O密集型和CPU密集型的大部分工作被下推到存储节点完成，仅将所需列及筛选后的行或聚合后的结果值回传给计算节点，使网络流量大幅减少。同时跨存储节点并行处理，使计算节点CPU使用率下降，提升了查询效率性能。 另外，NDP框架同GaussDB(for MySQL)并行查询进行融合，并进行了页面批量预取的设计，达成执行全流程并行，进一步提升查询执行效率。
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架构 云数据库GaussDB(for MySQL)采用计算与存储分离的架构，以减少网络流量为主要架构准则，通过NDP设计将该准则应用到查询操作。没有NDP之前，查询处理需要将原始数据从存储节点全部传输到计算节点。通过NDP设计，查询中的I/O密集型和CPU密集型的大部分工作被下推到存储节点完成，仅将所需列及筛选后的行或聚合后的结果值回传给计算节点，使网络流量大幅减少。同时跨存储节点并行处理，使计算节点CPU使用率下降，提升了查询效率性能。 另外，NDP框架同GaussDB(for MySQL)并行查询进行融合，并进行了页面批量预取的设计，达成执行全流程并行，进一步提升查询执行效率。
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