登顶TPC-C｜云原生数据库PolarDB技术揭秘：弹性并行查询（ePQ）篇.pdf
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登顶TPC-C｜云原⽣数据库PolarDB技术
揭秘：弹性并⾏查询（ePQ）篇
⽇前，阿⾥云PolarDB云原⽣数据库以超越原记录2.5倍的性能⼀举登顶TPC-C基准测试排⾏
榜，以每分钟20.55亿笔交易（tpmC）和单位成本0.8元⼈⺠币（price/tpmC）的成绩刷新
TPC-C性能和性价⽐双榜的世界纪录。每⼀个看似简单的数字背后，都蕴含着⽆数技术⼈对数
据库性能、性价⽐和稳定性的极致追求，PolarDB的创新步伐从未⽌步。
⼀、概述
TPC-C是由国际数据库事务性能委员会TPC组织发布、专⻔针对OLTP系统的测试模型，涵
盖了数据库的增删改查等典型处理路径，以此来测试数据库的OLTP性能，最终性能以tpmC
（每分钟订单创建数⽬）来衡量，TPC-C测试模型能够直观地评估出⼀个数据库的性能表
现。
本次TPC-C基准测试，我们所使⽤的是PolarDBforMySQL8.0.2版。PolarDB采⽤云原⽣架
构，通过软硬件⾼效结合，实现了性能、可扩展性和性价⽐的全⾯提升。其创新的云原⽣架
构突破了单集群的扩展性瓶颈，⽀持数千节点的横向扩展，单集群可管理100PB级数据。除
了写⼊性能的突破，查询也具备了接近线性扩展的能⼒，其中查询场景分为：
查询数据仅涉及单个节点，⽐如TPC-C中交易类查询，这类查询直接路由⾄对应节点完成
计算。
查询数据涉及多个或所有节点，⽐如TPC-C审计中的部分查询，这类查询由ePQ并⾏计算
引擎完成分布式查询。
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PolarDB弹性并⾏查询（Elastic Parallel Query，简称ePQ）是PolarDB MySQL发布的企业
级查询加速功能，同时⽀持单机并⾏和多机并⾏两种模式，单机并⾏是利⽤节点内的计算资
源并⾏加速查询，多机并⾏是利⽤集群内任意节点的空闲资源进⾏并⾏加速，具备分布式执
⾏能⼒。
从⽤户视⻆看，PolarDB ePQ以集群地址（Endpoint）的⽅式对外提供服务，不同节点分组
构成集群分组，不同场景的业务可选择配置不同的分组，各⾃配置合适的并⾏策略，以实现
业务隔离。如下图示ePQ的部署架构图：
PolarDB ePQ部署架构
ePQ并⾏计算引擎为PolarDB提供了具备极致扩展能⼒的分布式执⾏框架，在⼀写多读形态
中，由于是共享存储，任意节点均可以访问到全部数据，ePQ并⾏计算的⼦任务可以被调度
到任意节点运⾏，调度器主要考虑因素为资源负载。但在PolarDB多主分区表形态中，每个
物理分区的访问由对应节点负责，ePQ并⾏计算引擎同样可以感知数据的分布属性，基于代
价⽣成最优的分布式执⾏计划。
⼆、PolarDBePQ技术架构
（⼀）整体架构
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