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云数据库 MySQL 支持并行查询能力，开启并行查询，可以自动识别大查询，利用并行查询能力，调动多核计算资源，大幅缩短大查询响应时间。

概念

并行查询（Parallel Query，PQ）指利用更多计算资源完成查询工作。传统的查询方法对于较小的数据量（几百 GB）是比较友好的，但随着业务不断发展，很多用户的数据量开始到达了 TB 级别，这已经超过了传统数据库的处理能力，而并行查询正是为了应对这种场景，查询时，在存储层将数据下分到不同的线程上，单个节点内多个线程并行计算，将结果流水线汇总到总线程，最后总线程做简单归并返回给用户，以提高查询效率。

功能背景

云数据库 MySQL 对比于传统 MySQL 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，数据库对存储能力和存储量级的提升逐渐增强，数据量的表单出现的频次越来越高，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。

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。
• 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。