AnalyticDB：影響查詢效能的因素

背景資訊

• 叢集規格

  AnalyticDB MySQL版叢集支援多種規格（更多詳情，請參見產品規格），不同叢集規格的CPU核心數、記憶體大小和資料存放區介質等屬性不同，處理子任務的能力也就不同，因此您需要結合業務查詢特徵來選擇叢集規格。例如，以Join或分組彙總為主的業務查詢會消耗較多的CPU和記憶體資源；而以掃描資料和簡單分組彙總操作為主的查詢則會消耗較多的磁碟I/O資源。資源類型消耗量的不同會導致不同規格的叢集存在不同的效能瓶頸，最終影響整體的查詢效果。

• 節點數量

  AnalyticDB MySQL版使用了分布式資料處理架構，一條查詢會被分解成多個Stage在不同的節點上並存執行。所以如果叢集中的節點數量越多，AnalyticDB MySQL版處理查詢的能力也會越強。您可以根據實際的業務需求來決定叢集節點的購買數量，更多詳情，請參見建立叢集。

• 資料分布特徵

  由於使用了分布式資料處理架構，AnalyticDB MySQL版具備將一條查詢分解到多個節點上並存執行的能力。但AnalyticDB MySQL版能否充分利用多節點來平行處理查詢，還取決於資料在儲存節點上的分布特徵。如果資料能夠均勻分布在儲存節點上，那麼AnalyticDB MySQL版中的多個子任務在處理資料時，就能幾乎同時結束任務，實現理想的查詢處理；如果資料分布不均勻，那麼子任務在處理資料時會存在時間上的長尾，從而影響最終的查詢效果。

• 資料量大小

  AnalyticDB MySQL版在處理查詢時，通常不會將處理過程中的臨時結果暫時寫到磁碟裡，而是盡量在記憶體中將所有資料處理掉。如果查詢需要處理的資料量較大，就可能會長時間佔用大量的資源，導致整體查詢效率降低，進而影響最終的查詢效果。

  此外，如果AnalyticDB MySQL版中表格儲存體的資料量較大，那麼在執行索引過濾、詳細資料讀取等操作時也會出現相互爭搶磁碟I/O資源的情況，導致查詢變慢。

• 查詢並發度

  由於叢集規格和規模的限制，AnalyticDB MySQL版能同時處理的查詢數量也會存在上限。如果查詢的並發度過高，叢集節點資源已到達瓶頸，那麼背景查詢就會出現較長時間的排隊，影響整體查詢效果。

• 查詢複雜度

  查詢的複雜度不同，對AnalyticDB MySQL版造成的壓力也不同。例如，如果查詢中過濾條件過於複雜，會在資料過濾時對儲存節點造成一定壓力；如果查詢中Join運算元過多，資料可能需要在不同節點間進行多次的網路傳輸，造成網路阻塞；如果查詢中分組欄位過多，也會佔用較多的記憶體資源。