本文分享自华为云社区《【华为云MySQL技术专栏】GaussDB(for MySQL)与MySQL的COUNT查询并行优化策略》，作者：GaussDB 数据库。 1.背景介绍 统计表的行数(COUNT)是客户应用和DBA运维常用的操作。MySQL虽是业界广泛使用的OLTP数据库，但大表执行COUNT操作非常耗时，原因在于： (1) COUNT操作需要遍历表的全量数据来获取精确的行数，当表数据量较大

1.背景介绍 统计表的行数(COUNT)是客户应用和DBA运维常用的操作。MySQL虽是业界广泛使用的OLTP数据库，但大表执行COUNT操作非常耗时，原因在于： (1) COUNT操作需要遍历表的全量数据来获取精确的行数，当表数据量较大或部分数据不在Buffer Pool时，查询操作很耗时。 (2) MySQL 8.0.14之前的版本无并行查询技术，只能串行执行SQL语句，无法利用多核技术进行加

我们过去曾写过两篇如何并行地在多个远程服务器上运行命令的文章：并行 SSH（PSSH） 和分布式 Shell（DSH）。今天，我们将讨论相同类型的主题，但它允许我们在集群节点上执行相同的操作。你可能会想，我可以编写一个小的 shell 脚本来实现这个目的，而不是安装这些第三方软件包。 当然，你是对的，如果要在十几个远程系统中运行一些命令，那么你不需要使用它。但是，你的脚本需要一些时间来完成此任务，

答案：多线程：并发执行多个任务以提升性能，通过创建和管理 thread 类实现。并行编程：利用多处理器同时执行多个任务，借助 forkjoinpool 和 forkjointask 实现。详细描述：多线程使用 thread 类创建和启动线程，从而并发执行任务。并行编程通过 forkjoinpool 和 forkjointask 实现，将任务划分为更小的子任务并在多个处理器上并行执行。实战示例包括使

在Python的世界里，如果你想要提升程序运行效率，尤其是处理大量数据或执行耗时任务时，必然绕不开“并发”与“并行”这两个关键词。它们虽然经常被同时提及，但实际含义和应用场景却大相径庭。今天，我们将深入探讨这两者的区别，并通过剖析Python内置的multiprocessing模块，揭示如何利用并行编程技巧，让Python程序如虎添翼。 一、引言：并发与并行的概念辨析 并发，简单来说，就是“同时做

OceanBase 支持多种语句的并行，本篇博客将会安装并行执行的不同类别，分别介绍：并行查询、并行 DML、并行 DDL、并行 LOAD DATA。 并行执行系列的内容分为以下七篇博客，本篇是其中的第四篇。 第一篇 并行执行概念 第二篇 设定并行度 第三篇 并发控制与排队 第四篇 并行执行分类 第五篇 并行执行控制参数 第六篇 并行执行诊断及调优技巧 第七篇 并行执行 PoC QuickStar

为了加速查询并满足业务需求，通常以并行执行来优化查询时间。那么，并行资源为多少才合适呢？在优化器中，并行资源量可以使用并行度（DOP：Degree of Parallel）来描述，在实际业务场景中，并行是否开启及并行度大小，根据查询的执行实际情况和业务需求以经验为基础来决定。 在人为指定并行度时，可以通过系统变量对当前会话中的所有执行查询开启并行，并指定并行度。然而，这对会话中本不需要并行加速或无

点击标题下「蓝色微信名」可快速关注 无论是学校的教材中，还是职场面试，可能经常碰到"并发"和"并行"这俩词，它们究竟是不是相同的含义？杨老师写的这篇文章《面试官：你来说说并发和并行是一回事吗?》引自ByteByteGo，给我们进行了一些讲解。 系统的架构设计过程中，这两个概念，还是极其重要的，需要融会贯通，才能应用到实际工作当中。 如果您认为这篇文章有些帮助，还请不吝点下文章末尾的"点赞"和"在看

如何在 java 中使用并行流进行并发计算？创建并行流：使用 stream.parallel() 方法。执行操作：使用并行流执行常见操作，如映射、聚合、过滤，对每个元素并行应用。并行计算：并行流并行执行操作，提高性能，尤其适用于大型数据集。 如何在 Java 中使用并行流进行并发计算 介绍 并行流是 Java 中的一种强大工具，它允许开发人员将计算并行化为多个线程，从而提高性能。本文将介绍如何在

运用 c++++ 并行编程技术优化并行算法的性能：1. 使用并行算法库简化算法开发；2. 利用 openmp 指令集指定并行执行区域；3. 减少共享内存竞争，使用无锁数据结构、原子操作和同步机制；4. 通过动态调度算法确保负载均衡，防止线程闲置或过度繁忙。 C++ 并发编程：优化并行算法的性能 在现代多核处理器的世界中，并行算法越来越重要，因为它可以在大幅降低处理时间。但是，如果没有适当的优化，并

通过并行化 java 函数可以提高吞吐量、减少响应时间和提高资源利用率。java 并发 api 提供 executorservice、callable 和 future 等工具来实现并行化。在 java 中并行化函数的步骤包括创建线程池、定义任务、提交任务到线程池，然后等待结果。最佳实践包括避免并行化开销较高的任务、确保任务独立，并仔细调整线程池大小以获得最佳性能。 如何通过并行化 Java 函数

c++++ 函数性能优化中利用 mpi 并行编程时，可并行化不依赖于其它部分的代码段。具体步骤包括：创建 mpi 辅助进程并获取标识符；分散任务数据到各个进程；执行并行任务；收集并合并结果。通过并行化矩阵乘法等函数，mpi 可以显著提高大规模数据处理的性能。 C++ 函数性能优化中的 MPI 并行编程技巧 引言 在 C++ 代码中，优化函数性能至关重要，特别是当应用程序需要处理大量数据时。MPI

如何在 java 中实现高性能函数？使用并行流进行并行处理避免自动装箱使用合适的集合数据结构缓存计算结果优化算法使用性能分析工具 如何在 Java 中实现高性能函数 简介 在 Java 中实现高性能函数对于提升应用程序的响应时间和提高吞吐量至关重要。本文将探讨提高 Java 函数性能的最佳实践和技巧。 实战案例：使用并行流 并行流是通过并行处理数据来提高性能的有效方法。以下代码段演示了如何使用并行

Java 8 引入了强大的 Stream API，为处理集合数据提供了简洁、高效的解决方案。其中，parallel() 方法为流处理引入了并行化能力，允许开发者充分利用多核处理器的优势，大幅提升大规模数据集的处理效率。 本篇文章将带你开启并行流处理之旅，认识 Java 8 Stream API 中的 parallel()。 什么是 parallel() parallel() 是 Java 8 St

java并行编程中stream并行处理的用法：通过使用parallel()方法创建并行stream，可以同时在多个线程上处理数据集合中的元素。stream并行处理可以显著提升程序性能，尤其是处理大型数据集时，性能提升程度取决于可用处理单元数量和数据特性。并行stream处理在图像处理等需要密集计算的应用中具有广阔的应用前景，可用于将图像灰度化等操作。 Java并行编程中Stream并行处理的用法与

java 并行编程在实际项目中可显著提高性能，例如：并行化算法：加快图像处理等计算密集型任务。并行化 i/o 操作：提高文件读取等 i/o 任务的效率。并行化 web 服务器：通过同时处理多个请求提升服务器响应能力。 Java 并行编程在实际项目中的应用案例 简介 在如今数据密集型的应用程序中，并行编程至关重要。Java 提供了一套多线程和并行编程工具，可以显著提高应用程序性能。本文将介绍几个 J

在java并行编程中，遵循最佳实践至关重要，包括使用不可变对象、同步并发访问、避免死锁、正确处理异常和使用并发库。此外，必须谨慎使用synchronized、避免忙等待和识别共享可见性问题。通过遵循这些原则，可以充分利用并行编程的优势，同时避免陷阱，提升应用程序性能。 Java并行编程的最佳实践与注意事项 在多核处理器时代的今天，并行编程变得尤为重要，它可以让应用程序充分利用多核处理器，提升程序性

java servlet 提供多种机制来处理线程安全和并行请求，包括：线程安全：使用 threadlocal 存储同步方法不可变对象并行请求处理：使用线程池异步 servlet优化数据库访问 Java Servlet 处理线程安全和并行请求 前言在高并发 web 应用中，处理线程安全和并行的请求至关重要，以确保应用程序稳定可靠。Java Servlet 提供了多种机制来管理线程安全性和并行请求。

Go语言中并发和并行的差异探究 在Go语言中，经常会听到并发（concurrency）和并行（parallelism）这两个概念。虽然这两个词经常被混淆使用，但它们其实有着不同的含义。本文将探讨在Go语言中并发和并行的差异，并结合具体的代码示例来说明它们之间的区别。 首先，让我们来看一下并发和并行的定义： 并发（concurrency）指的是在一个时间段内处理多个任务，这些任务之间可能并不是同时进

openGauss的SMP并行技术是一种利用计算机多核CPU架构来实现多线程并行计算，以充分利用CPU资源来提高查询性能的技术。在复杂查询场景中，单个查询的执行较长，系统并发度低，通过SMP并行执行技术实现算子级的并行，能够有效减少查询执行时间，提升查询性能及资源利用率。SMP并行技术的整体实现思想是对于能够并行的查询算子，将数据分片，启动若干个工作线程分别计算，最后将结果汇总，返回前端。SMP并