探秘数据库中的并行计算技术应用
内容提要
本文介绍了数据库中的并行计算技术应用，包括分布式并行处理架构、MPP和SMP并行。MySQL和PostgreSQL应用了Shared Nothing和SMP技术。GaussDB进一步提升了分布式处理性能。
关键要点
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并行计算是提高系统性能的重要手段，通过多台服务器和多核处理器实现任务并行化处理。
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数据库中的并行处理技术包括分布式并行处理架构、MPP和SMP并行。
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Shared Nothing架构在成本、扩展性和可用性方面具有优势，成为主流设计思路。
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最早的Shared Nothing商业产品是Teradata的DBC/1012。
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MPP指多台服务器节点通过互联网络连接，服务器之间共享本地资源。
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SMP架构的特点是所有资源共享，扩展能力有限，适合单机性能提升。
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NUMA架构允许多个CPU模块之间的信息交互，访问速度不一致。
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MySQL和PostgreSQL应用了Shared Nothing和SMP技术，提升了数据库的并行处理能力。
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MySQL在8.0.14版本中引入了并行查询特性，PostgreSQL从9.6版本开始支持并行处理。
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GaussDB结合实际场景，进一步提升了分布式处理性能。
延伸问答
什么是并行计算技术，它在数据库中有什么应用？
并行计算技术是通过多台服务器和多核处理器实现任务并行化处理，从而提高系统性能。在数据库中，它用于分布式并行处理架构、MPP和SMP并行等。
Shared Nothing架构的优势是什么？
Shared Nothing架构在成本、扩展性和可用性方面具有优势，因此成为主流设计思路。
MySQL和PostgreSQL如何实现并行处理？
MySQL通过中间件和NDB Cluster实现Shared Nothing，PostgreSQL则使用开源中间件如Postgres-XL和Postgres-XC，并在9.6版本后支持并行处理。
MPP和SMP架构有什么区别？
MPP是多台服务器节点通过互联网络连接，各服务器之间共享本地资源，而SMP是单台服务器中所有资源共享，扩展能力有限。
GaussDB在并行处理方面有什么特色？
GaussDB结合实际场景，进一步提升了分布式处理性能，采用了Shared Nothing和SMP技术。
SMP并行技术如何提升数据库性能？
SMP并行技术通过多线程多子任务并行执行，充分高效地利用系统计算资源，从而提升数据库性能。
