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方法二:使用hint開(kāi)閉/關(guān)閉并行查詢(xún) 使用hint語(yǔ)法可以控制單個(gè)語(yǔ)句是否進(jìn)行并行執(zhí)行。在系統(tǒng)默認(rèn)關(guān)閉并行執(zhí)行的情況下, 可以使用hint對(duì)特定的SQL進(jìn)行開(kāi)啟。反之,也可以禁止某條SQL進(jìn)行并行執(zhí)行。 開(kāi)啟并行執(zhí)行:采用下面的hint語(yǔ)法可以開(kāi)啟并行執(zhí)行。 采用默認(rèn)的參數(shù)配置:SELECT來(lái)自:專(zhuān)題來(lái)自:百科
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提供豐富的公共鏡像,可靈活自定義鏡像版本。 智能感知業(yè)務(wù)動(dòng)態(tài)升降配,負(fù)載范圍更高。 支持靈活自定義vCPU、內(nèi)存實(shí)例規(guī)格。 支持按需計(jì)費(fèi)更精細(xì)和靈活的 定價(jià) 模式,可基于實(shí)際負(fù)載畫(huà)像智能推薦規(guī)格。 Flexus云服務(wù)器X實(shí)例與Flexus應(yīng)用服務(wù)器L實(shí)例、ECS的區(qū)別 Flexus L實(shí)例是一款多服務(wù)組合的應(yīng)用服來(lái)自:專(zhuān)題
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。來(lái)自:專(zhuān)題
GaussDB 優(yōu)勢(shì):超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。來(lái)自:專(zhuān)題
B性能大幅度領(lǐng)先。 超低復(fù)雜查詢(xún)時(shí)延 主要通過(guò)分布式全并行架構(gòu)提供極致的吞吐量性能。首先通過(guò)MPP節(jié)點(diǎn)并行,把執(zhí)行計(jì)劃動(dòng)態(tài)均勻分布到所有節(jié)點(diǎn);其次利用SMP算子級(jí)并行,將單節(jié)點(diǎn)內(nèi)的多個(gè)CPU核心做并行計(jì)算;最后通過(guò)指令級(jí)并行,實(shí)現(xiàn)1個(gè)指令同時(shí)操作多條數(shù)據(jù),進(jìn)而大幅度降低查詢(xún)時(shí)延。來(lái)自:專(zhuān)題
GaussDB(DWS)基于Shared-nothing分布式架構(gòu),具備MPP大規(guī)模并行處理引擎,由眾多擁有獨(dú)立且互不共享的CPU、內(nèi)存、存儲(chǔ)等系統(tǒng)資源的邏輯節(jié)點(diǎn)組成。在這樣的系統(tǒng)架構(gòu)中,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)被分散存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上,數(shù)據(jù)分析任務(wù)被推送到數(shù)據(jù)所在位置就近執(zhí)行,并行地完成大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理工作,實(shí)現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)處理的快速響應(yīng)。來(lái)自:百科
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