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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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。