MySQL und Oracle: Vergleich der Unterstützung für parallele Abfragen und paralleles Rechnen

MySQL und Oracle: Vergleich der Unterstützung für parallele Abfragen und paralleles Computing

Zusammenfassung:
Dieser Artikel konzentriert sich auf die beiden am häufigsten verwendeten relationalen Datenbanksysteme – MySQL und Oracles Unterstützung für parallele Abfragen und paralleles Computing. Durch den Vergleich ihrer Eigenschaften, Architektur und Codebeispiele soll es den Lesern helfen, die Konzepte paralleler Abfragen und paralleler Datenverarbeitung sowie die unterschiedliche Leistung der beiden Datenbanksysteme in diesem Bereich besser zu verstehen.

Stichwörter: MySQL, Oracle, parallele Abfrage, paralleles Rechnen

1. Einführung
   Mit dem Aufkommen des Informationszeitalters lassen die zunehmenden Datenmengen herkömmliche serielle Abfrage- und Berechnungsmethoden ineffizient erscheinen. Um große Datenmengen besser verarbeiten und die Leistung von Datenbanksystemen verbessern zu können, ist die Einführung paralleler Abfragen und paralleler Berechnungen zu einer Lösung geworden. In diesem Artikel wird die Unterstützung von MySQL und Oracle im Hinblick auf parallele Abfragen und paralleles Rechnen verglichen.
2. Parallele Abfrage
   Parallele Abfrage bezieht sich auf die gleichzeitige Ausführung mehrerer Abfragevorgänge auf verschiedenen Prozessoren, um die Abfrageeffizienz zu verbessern. Sowohl MySQL als auch Oracle unterstützen parallele Abfragen, implementieren diese jedoch unterschiedlich.

2.1 Parallele MySQL-Abfrage
In MySQL können Sie den Grad der parallelen Abfrage steuern, indem Sie den Parameter max_parallel_degree festlegen. Dieser Parameter bestimmt die maximale Anzahl von Threads, die Abfragen parallel ausführen können.

Beispielcode:

SET max_parallel_degree = 4;
SELECT * FROM table_name WHERE condition;

2.2 Parallele Abfrage von Oracle
Oracle kann die parallele Eingabeaufforderungssyntax verwenden, um anzugeben, ob die Abfrage parallel ausgeführt wird, und um den Grad der Parallelität festzulegen.

Beispielcode:

SELECT /*+ parallel(table_name, 4) */ * FROM table_name WHERE condition;

3. Paralleles Rechnen
   Paralleles Rechnen bezieht sich auf die gleichzeitige Ausführung von Rechenvorgängen auf mehreren Prozessoren, um die Recheneffizienz zu verbessern. MySQL und Oracle verfügen über unterschiedliche Unterstützungsmethoden für paralleles Rechnen.

3.1 MySQL Parallel Computing
In MySQL kann paralleles Computing durch das Parallel Computing Plug-in (Parallel Query) erreicht werden. Das Parallel-Computing-Plug-in ist eine Parallel-Computing-Engine auf Basis der Shared-Everything-Architektur, die eine Abfrage in mehrere Rechenaufgaben aufteilen und diese parallel ausführen kann.

Beispielcode:

/* 开启并行计算插件 */
SET optimizer_switch='parallel_execution=on';
SELECT * FROM table_name WHERE condition;

3.2 Paralleles Computing von Oracle
Oracle bietet zwei Möglichkeiten, paralleles Computing zu implementieren: verteiltes SQL und parallele Ausführungspläne.

Beispielcode:

/* 使用分布式SQL来指定查询计划 */
SELECT /*+ DISTRIBUTE(table_name, PARTITION) */ * FROM table_name WHERE condition;

/* 使用并行执行计划来实现并行计算 */
SELECT /*+ PARALLEL(table_name, 4) */ * FROM table_name WHERE condition;

4. Zusammenfassung
   Durch die vergleichende Analyse dieses Artikels ist ersichtlich, dass MySQL und Oracle ihre eigenen Implementierungsmethoden in Bezug auf parallele Abfrage und paralleles Rechnen haben. MySQL implementiert parallele Abfragen und parallele Berechnungen durch Festlegen von Parametern und Plug-Ins, während Oracle dies durch parallele Eingabeaufforderungssyntax und parallele Ausführungspläne implementiert. Der Leser kann entsprechend seinen eigenen Anforderungen und den Eigenschaften des Datenbanksystems die geeignete parallele Methode auswählen, um die Leistung und Effizienz des Datenbanksystems zu verbessern.

Referenzen:

1. Offizielle MySQL-Dokumentation (https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/parallel-query.html)
2. Offizielle Oracle-Dokumentation (https://docs.oracle . com/en/database/oracle/oracle-database/21/dbseg/query-rewrite.html)

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