AntDB3.1版本与2.2版本相比，性能上做了很大改善

1、支持并行计算（继承Postgres9.6新增并行功能）；

2、优化执行计划，将计算尽量下放到datanode上，然后在coordinator上汇总，而不是如2.2那样，将数据上拉到coordinator上计算；

3、支持datanode之间，datanode和coordinator之间数据reduce，当要查询的数据分布不平衡时，将数据reduce到一个节点上计算，最大限度提高查询效率。

 

下面是和提高性能相关的重要参数。下面将举例说明参数的使用。

enable_cluster_plan

3.1与2.2相比，在性能上做了很多优化。打开此开关，会走3.1的执行计划，会大幅提高性能。

下面的同样的查询语句在打开开关和关闭开关的情况下，执行计划不同，打开开关后，查询时间大大缩短。

pgxc_enable_remote_query = off

打开开关：

关闭开关：

max_parallel_workers_per_gather

这个参数决定了每个gather最多允许启用多少个work process

max_worker_processes

这个参数决定了每个节点在同一时间允许启动多少个work process。

这两个参数共同决定在datanode和coordinator上启动多少个worker，worker数量决定

另外，执行计划是在coordinator上生成的，建议在coordinator和datanode上参数设置一样，否则，datanode上的最终值是二者较小值。

 

下面举例说明这两个参数配置对执行计划和效率的影响。

 

postgres=# create table aa(a1 int, a2 int);

CREATE TABLE

postgres=# copy aa from '/home/mass/data/big_ranint_int_10million.sql' with delimiter as ',';

COPY 10000000

postgres=# analyze aa;

ANALYZE

postgres=# explain(verbose, analyze) select count(*) from aa;

下面开始通过设置参数来控制worker的数量，来测试查询效率随worker和datanode数量的关系。

max_parallel_workers_per_gather =2

max_worker_processes = 3

最终启动2个worker

2个datanode：

3个datanode：

4个datanode：

max_parallel_workers_per_gather =4

max_worker_processes = 3

最终启动3个worker

 

2个datanode：

3个datanode：

4个datanode：

max_parallel_workers_per_gather =4

max_worker_processes =4

最终启动4个workers

2个datanode：

3个datanode：

4个datanode：

从下图可见，随着datanode的增加，worker数的增加，查询时间越来越少

 

参考：

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源码地址：http://github.com/ADBSQL 

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