在TDSQL中，对两个10亿级别的大表进行JOIN操作或对5亿级数据表执行GROUP BY查询时，性能影响取决于多种因素，包括表设计、查询优化策略以及TDSQL的架构特性。以下是综合分析： 一、大表JOIN对节点的影响 JOIN性能优化机制 可下推JOIN：若JOIN key与表的分布key一致（如分片键），TDSQL会将JOIN下推到各数据节点并行执行，显著减少跨节点数据传输，性能影响较小。 数据重分布（Redistribution）：当JOIN key与分布键不一致时，TDSQL通过高效的数据重分布技术（如按B表的f2字段重分布）在节点间交换数据，避免单点计算瓶颈，但仍可能因网络开销增加延迟。 MPP并行计算：TDSQL的分布式MPP引擎支持全节点并行处理，结合向量化执行引擎，可高效处理10亿级表的JOIN，但资源消耗（CPU、内存）会显著增加。 资源消耗与稳定性 内存压力：大表JOIN需构建哈希表，若数据倾斜或内存不足，可能触发磁盘临时表（如MySQL的Join Buffer），导致性能下降。 网络带宽：跨节点数据重分布可能占用大量内网带宽，尤其在JOIN结果集较大时。 实例规格限制：不同规格的TDSQL节点有固定的网络收发包PPS上限，超大规模JOIN可能触及硬件瓶颈。 二、GROUP BY查询对节点的影响 性能关键因素 索引与分区：若GROUP BY列无索引或未合理分区，需全表扫描，对5亿级数据表性能影响显著。 执行计划优化：TDSQL会生成HashAgg而非Sort+GroupAgg计划以减少排序开销，但需确保work_mem参数足够大。 统计信息准确性：基于代价的优化器（CBO）依赖统计信息，若信息过时可能导致低效计划。 资源占用与优化建议 内存消耗：分组列基数高（如唯一值多）或聚合计算复杂时，内存占用可能激增。 拆分复杂查询：将大表GROUP BY拆分为多步骤（如先过滤到临时表再聚合），可降低单次负载。 异步列存加速：TDSQL的HTAP架构支持将行存数据同步到列存，利用列式存储和MPP引擎加速分析型GROUP BY查询。 三、业务扩展建议 表设计优化 分片键选择：确保高频JOIN或GROUP BY的列与分片键一致，最大化下推计算。 复制表策略：对小维度表（如配置表）设为复制表，避免跨分片JOIN。 集群配置调整 资源隔离：HTAP场景下，为AP负载单独配置分析节点（列存副本），避免与TP事务竞争资源。 监控与扩容：实时监控节点CPU、内存、网络指标，提前规划横向扩容。 查询优化技巧 Hint强制优化：对JOIN使用/*+ MAPJOIN(小表) */提示（类似ODPS优化），或对GROUP BY强制HashAgg。 分批处理：对大结果集分页或按时间范围分批查询，减少单次负载。 总结 JOIN影响：TDSQL通过分布式架构和优化技术（如数据重分布、MPP）可高效处理大表JOIN，但需关注资源消耗与数据倾斜。 GROUP BY影响：合理设计索引、利用列存加速及查询拆分可显著降低性能影响，但需避免全表扫描和内存溢出。 长期规划：业务扩展至5亿级数据时，建议结合TDSQL的HTAP能力（行列混存、异步同步）和弹性扩容特性，平衡TP与AP负载。... 展开详请

已验证，这个版本支持。 需要注意下面两个地方： 【服务端】local_infile参数需要是ON。 【客户端】JdbcUrl上需要带allowLoadLocalInfile=true... 展开详请

根据性能需求进行调整：根据性能评估的结果和需求，调整参数配置。以下是一些常见的参数配置调整建议： innodb_buffer_pool_size：该参数确定了InnoDB引擎使用的内存缓冲区大小，可以根据数据库服务器的可用内存来增加或减少该值。较大的缓冲池可以提高读写性能。 innodb_log_file_size：该参数确定了InnoDB引擎的日志文件的大小，可以根据应用的写入负载和性能需求进行调整。 query_cache_size：该参数决定了查询缓存的大小，可以根据查询的频率和性能需求进行调整。在高并发环境下，该值可能需要设置为0来避免争夺缓存造成的性能下降。 key_buffer_size：该参数决定了MyISAM引擎使用的键缓冲区大小，对于使用MyISAM表的应用可以适当增大该值，以提高读取性能。 进一步调优：除了基本的参数配置，还可以考虑以下优化措施： 合理设计表结构和索引，以提高查询性能。 使用Explain语句来分析查询语句的执行计划，并根据需要进行索引调整和查询优化。 监控MySQL的性能指标，如查询响应时间、连接数、缓冲区使用情况等，及时进行调整和优化。... 展开详请

您可以通过如下两种方式发现和优化慢 SQL： 您可通过实例监控页对慢查询数指标设置告警策略来观察慢 SQL 情况，然后在控制台上通过 数据库智能管家 通过慢 SQL 分析功能对慢 SQL 的性能进行分析并给出优化建议，依据优化建议进行优化即可。详细请参见 慢 SQL 分析。 连接数据库集群后执行 show processlist; ，找出执行时间过长的 SQL，通过 explain 分析执行计划分析原因，即可作出对应优化。关于如何连接数据库集群，请参见 连接集群。... 展开详请

TDSQL-C MySQL 版支持多种方式创建数据库/表。 通过 TDSQL-C MySQL 版控制台，可快捷创建数据库/表，详细方法请参见 创建数据库。 [fb02fa751c5fb46ce2ac86df7b02c79a.png] 通过 DMC 管理平台，可个性化创建数据库/表。 [db2e152afa420abc5ccb3932b280c02b.png] 登录终端执行 SQL 命令创建数据库/表，登录终端可参见 连接集群。 创建数据库的 SQL 语句是 create database，命令为： create database <数据库名>; 创建表的 SQL 语句是 create table，命令为： create table <表名> (<表定义选项>)<表选项><分区选项>； <表定义选项>的格式为：列名1 类型1 [,…] 列名n 类型n 示例：选择创建表的数据库 test_db，创建 tb_emp1 数据表。 mysql> USE test_db; Database changed mysql> CREATE TABLE tb_emp1 -> ( -> id INT(11), -> name VARCHAR(25), -> deptId INT(11), -> salary FLOAT -> ); Query OK, 0 rows affected (0.37 sec)... 展开详请

在您对 TDSQL-C MySQL 版和腾讯云 MySQL进行性能对比前，请了解以下注意事项，以便能获得比较准确、合理的性能对比结果。 使用相同规格配置的 TDSQL-C MySQL 版和腾讯云 MySQL 进行性能对比。 使用相同版本的 TDSQL-C MySQL 版和腾讯云 MySQL 进行性能对比。 因为不同版本的实现机制不一样，例如 MySQL 8.0 针对多核数 CPU 做优化，单独抽象出来 Log_writer、log_fluser、log_checkpoint、log_write_notifier 等线程，但在 CPU 核数较少的情况下性能则不如 MySQL 5.6或5.7。 推荐使用模拟线上压力的场景进行实际性能对比，或者使用 sysbench 进行对比，这样获得的数据更接近线上实际场景。 在对比读性能的时候，不推荐您使用单条 SQL 进行比较。 因为 TDSQL-C MySQL 版是计算存储分离的架构，所以单条语句有网络延迟的影响，导致读性能不如腾讯云 MySQL。线上数据库的缓存命中率基本都在99%以上，只有第一次的读会调用 I/O，因此读取性能会降低；后续数据都在缓存池中，并不需要调用 I/O，因此性能是一样的。 在对比写性能的时候，同样不推荐您使用单条 SQL 进行比较，推荐模拟线上环境进行压力测试。 TDSQL-C MySQL 版与腾讯云 MySQL 的性能对比结果，请参见 测试结果。... 展开详请