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TDSQL-C MySQL 版支持并行查询能力，帮助提升对大表、计算量较大的一类查询的查询效率。本文介绍并行查询功能的背景。
功能背景
传统基于 MySQL 的关系型数据库在进行云原生改造，部署到云上后，仍存在存储冗余，弹性负载能力不强的情况，但 TDSQL-C MySQL 版利用“日志即存储”的架构，将计算与存储分离，各计算节点通过分布式文件系统共享底层存储，降低了用户成本，同时实现了无状态计算节点，使得计算资源在秒级时间内完成弹性扩展与故障恢复。
TDSQL-C MySQL 版针对于传统基于 MySQL 的关系型数据库在计算性能、存储能力、容灾能力和弹性扩展能力上的痛点问题已经解决并有所突破，但仍然存在以下痛点问题：
随着互联网的发展，云原生数据库对存储能力和存储量级的提升逐渐增强，TDSQL-C MySQL 版也已经支持到 PB 级数据量，大数据量的表单出现的频次越来越高，线上部分用户的表单已达到 TB 级别，对于大表查询能力，现有的技术瓶颈导致 SQL 语句响应过慢，影响业务流程。
现行的市场环境中，业务上出现越来越多的 AP 查询，例如报表统计或者其他分析查询，这些查询虽然不多，但通常要处理比较大的数据量且对查询时间要求很高。一定的数据分析能力，异构数据处理能力开始成为标配能力。
以上两个痛点问题的产生原因主要是：在 MySQL 生态里，各开源发行版只支持传统的单线程查询处理模式，即单条 SQL 处理涉及到的解析、优化和执行等阶段，都是在一个线程（称为用户线程）中完成的，这种技术实现模式无法充分利用现代多核 CPU 与大内存的硬件资源，导致一定程度的资源浪费。
因此，需要简化复杂分析的使用并且提升分析性能，基于同一份数据，调动多核服务于大查询（查询内并行），无疑是查询加速和降本增效的重要措施。这就是并行查询（Parallel Query，PQ），构建 HTAP 产品形态的技术手段之一 。
功能优势
零成本性能提升：内核能力升级、无需付费支付额外附加成本，将充分调动您的实例 CPU 计算能力，加快语句响应速度，计算性能大幅提升。
透明级流程监控：提供多种监控项对并行查询过程进行监控，保证每个异常状态均可实时掌握，保护集群稳定运行。
常用语句全面支持：兼容大部分常用 SQL 语句，支撑多种业务场景，保证业务流畅加速。
灵活参数设置：提供多种参数帮助您控制并行查询的启停条件，让查询更智能，灵活适配您的业务场景，无需改造即可使用该能力。
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