polardbx怎么提升查询性能,非得用adb数仓或es全文搜索方案吗?[阿里云]

动态复杂条件查询统计的场景下,包括左模糊查询,多表关联查询,polardbx怎么提升查询性能,非得用adb数仓或es全文搜索方案吗?

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2 条回复 A 作者 M 管理员
  1. 在动态复杂条件查询统计的场景下,包括左模糊查询,多表关联查询,PolarDBX可以通过一些策略来提升查询性能。首先,可以利用索引来加速查询,PolarDBX支持多种索引类型,如B-tree索引、Hash索引和GiST索引等。其次,使用缓存可以显著提高查询性能,PolarDBX提供了查询缓存功能,可以将常用的查询结果缓存起来,从而减少对数据库的访问次数。此外,优化SQL语句也是提升查询性能的重要手段,比如避免使用SELECT *,而是只查询需要的列;尽量减少子查询的使用,可以考虑使用JOIN来实现。

  2. “看场景,有的IMCI可以搞定。
    https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-mysql/user-guide/imcis/?spm=a2c4g.11186623.0.0.15e71d12qKqq9E
    有两个种方案:

    1. polardb-x 原生支持并行计算(MPP)支持多表关联,计算能力本身还可以的,同时在多表分区键对齐情况下,也支持极致的关联查询下推,其实效果也不错的。
    2. polardb-x目前也在自研列存,这一块也正在计划全网公测,想了解大概的,可以查看 https://help.aliyun.com/zh/polardb/polardb-for-xscale/overview?spm=a2c4g.11186623.0.0.31d048f8gaBtMk
      此答案整理至钉群””阿里云 PolarDB-X 开源交流群””。”
  3. 在动态复杂条件查询统计的场景下,提升查询性能的方法有很多,不一定非得使用ADB数仓或ES全文搜索方案。
    1.索引优化:确保你的表和列上建立了合适的索引。索引可以大大提高查询速度,特别是在大数据集上。
    2.查询优化:使用更有效的查询语句和策略。例如,避免使用不必要的JOIN操作,使用合适的WHERE条件,避免SELECT * 语句等。
    3.分区表:对于非常大的表,可以考虑使用分区技术。这样,查询只需要在特定的分区上执行,而不是整个表。
    4.缓存:利用PolarDB-X的缓存机制,将经常查询的结果缓存起来,减少数据库的访问次数。
    5.并行处理:如果查询需要处理大量数据,可以考虑使用并行处理技术。PolarDB-X支持并行查询,可以大大提高查询速度。
    6.数据压缩:使用数据压缩技术可以减少磁盘I/O和网络传输的开销,从而提高查询性能。
    7.分布式部署:如果数据量非常大,可以考虑分布式部署。通过将数据分散到多个节点上,可以并行处理查询,从而提高性能。
    ADB数仓或ES全文搜索方案虽然可能对某些特定场景有很好的效果,但并不是唯一的选择。你可以根据具体需求和场景来评估是否需要使用这些方案。