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并分发到多个CPU核上进行计算,充分利用cpu的多核计算资源来缩短查询时间。并行查询的性能提升倍数理论上与CPU的核数正相关,也就是说并行度越高能够使用的CPU核数就越多,性能提升的倍数也就越高。 下图是使用CPU多核资源并行计算一个表的count(*)过程的基本原理:表数据进行来自:专题
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高支持128TB的海量存储,可实现超百万级QPS吞吐,支持跨AZ部署,既拥有商业数据库的性能和可靠性,又具备开源数据库的灵活性。 并行执行 并行执行 并行执行采用数据并行的并行模式,将需要执行的数据表划分为独立的数据块,然后启动不同的worker工作线程在划分的数据块上并行执行,来自:专题逊色,但支持更多的消息队列功能。 以下从性能、数据可靠性、服务可用性、功能等方面给出具体的对比分析,供用户选型参考。 性能 消息中间件的性能主要衡量吞吐量,Kafka的吞吐量比RabbitMQ要高出1~2个数量级,RabbitMQ的单机QPS在万级别,Kafka的单机QPS能够达到百万级别。来自:百科
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