查询执行模式

背景

云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版（简称AnalyticDB for MySQL版），是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析云计算服务，可以对海量数据进行即时的多维分析透视和业务探索。AnalyticDB for MySQL的执行引擎是MPP DAG的融合执行引擎，能够充分利用内存进行极速计算。分析型查询的负载比较多样化，既有低延迟实时分析查询，也有高吞吐的清洗类查询（Extract-Transform-Load）。基于全内存的计算，实时分析查询可以获得比较低的查询延迟。而清洗类查询对查询延迟要求不高，期望更低的处理成本，更高的处理吞吐。

为此AnalyticDB for MySQL数仓版在原有的Interactive执行模式（全内存计算）之上，推出了新的Batch执行模式。相比较于全内存计算的Interactive模式，Batch模式可以对查询的任务进行分批执行，每个子任务在内存不足的情况下，自适应地将内存数据换出到磁盘，降低数据计算的成本，提升数据处理的容量上限。

Interactive模式

AnalyticDB for MySQL接收到用户查询后，会对查询进行解析，由优化器生成执行计划，执行引擎接收到执行计划后，会生成对应的分布式执行任务，这些分布式执行任务会根据执行计划描述的逻辑进行计算。执行引擎负责调度、管理这些分布式执行任务。

在Interactive模式下，一个查询的所有分布式执行任务会被同时调度执行，每个任务完全基于内存进行计算，数据以流水线的方式在上下游任务之间进行流转。

适用场景：适用于对延迟敏感的实时分析查询。

Batch模式

在Batch模式下，执行引擎会根据分布式执行任务间的依赖关系，对任务进行分批调度执行。每个任务进行计算时，当内存不足时，会自适应把数据换出到磁盘提升数据处理的容量上限。计算产生的中间结果数据，也会写入到磁盘中。当下游任务被调度执行时，会从磁盘读取中间结果数据并进行计算。

适用场景：适用于执行时间长、计算数据量大的查询。例如：清洗类查询（Extract-Transform-Load）。

默认执行模式

切换执行模式

• 切换实例的执行模式：

  • 切换实例的执行模式为Interactive模式：

    set adb_config query_type=interactive

  • 切换实例的执行模式为Batch模式：

    set adb_config query_type=batch

    说明

    一般情况下，不建议将实例级别的执行模式切换为Batch，您可在查询级别、或资源组级别将执行模式切换为Batch。

• 切换资源组的执行模式，请参见修改资源组。

混合负载

AnalyticDB for MySQL的资源组功能提供了实例内部多租户的能力。通过将查询执行模式与资源组相结合，您可以对实例内部的不同资源组设置不同的查询执行模式，从而具备一个实例内部同时处理不同查询负载的混合负载能力。详情请参见资源组介绍。