MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库，广泛用于互联网行业，并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行，一方面是其优秀的高并发事务处理的能力，另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好，但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是，对于一个 SQL 语句，MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理，在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前，一直在发展，新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性，使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限，但后续的发展值得期待。
一、引言 对于商业数据库 [5] [6] [7]、开源数据库[8]、云原生数据库[9] [10] ，或者大数据系统[32]，并行计算[33]都是多核处理环境下提高性能的基本技术手段。本文分析如何通过关键抽象来划分层次和管理复杂性，在庞大的 MySQL 代码库上构建并行计算能力，并通过基准测试数据来体现加速效果。 二、摘要 腾讯云托管数据库 TencentDB for MySQL [1] (本机存储，Binlog 复制集群) 和云原生数据库 TDSQL-C for MySQL [2] (共享存储， Red
C++的<algorithm>提供了一系列通用的算法，这些算法可以与各种容器（如vector、list、array等）以及其他可迭代的数据结构一起使用。这些算法涵盖了从基本操作（如复制、查找、替换）到更复杂的操作（如排序、合并、堆操作）等多个方面。这些算法都接受迭代器作为参数，这使得它们可以与各种容器和可迭代对象一起使用。同时，从C++17开始，引入了执行策略（std::execution），该策略决定了它们的执行方式以及与底层硬件的交互方式，允许开发者指定算法的执行方式。
本系列为 CMU 15-445 Fall 2022 Database Systems 数据库系统 [卡内基梅隆] 课程重点知识点摘录，附加个人拙见，同样借助CMU 15-445课程内容来完成MIT 6.830 lab内容。
进程：一个进程中会有多个线程。（多个线程分别做不同的事情）由程序，数据、进程控制块三部分组成。由操作系统进行资源分配（包括cpu、内存、磁盘IO等）的最小单位
ForkJoinPool类是Java中用于支持Fork/Join框架的关键类。它提供了一种用于并行执行任务的机制，通常用于处理递归划分的任务。ForkJoinPool类允许将大任务拆分成更小的子任务，然后并行执行这些子任务，并最终将结果合并起来。
随着互联网的高速发展，企业的数字化改革与精细化运营，均对数据库能力提出了越来越高的要求，数据分析能力、异构数据处理能力等愈发重要。公司各类报表整合，年终数据盘点，分析预测等越来越多的业务开始需要进行复杂查询。 并且，爆炸性的数据量增长也使得传统的数据库能力难以应对。企业的很多业务将对数据的实时性和效率性要求越来越高，想一想你的企业是否也是这样： 想！更早更快的在数据中识别和阻断漏洞，保证业务平稳运行； 想！更快更准的定位数据，提升服务效率； 想！更多更丰富的指标和计算口径，实现业务的快速增长； 但，多数的
GaussDB(for MySQL)发布了计算下推框架。针对数据密集型查询，将提取列、条件过滤、聚合运算等操作向下推送给GaussDB(for MySQL)的分布式存储层的多个节点并行执行。通过计算下推，提升并行处理能力，减少网络流量和计算节点的压力，提升查询处理执行效率。
异步（Asynchronous）和并行（Parallel）是两个在计算机编程和系统设计中经常被提及的概念，它们在处理多任务时扮演着重要的角色。虽然这两个概念在某些情况下可以交替使用，但它们有着本质上的不同。
它从源字符串src复制字符到目标字符串dest，包括NULL字符（即字符串结束标志）。
作为一个程序员，线程，进程，协程这些是我们必须要掌握的最基础的知识，这就好比数学家必须要学习的基本几何原理一样，没有它们，我们在编程的世界里寸步难行。
最近采用golang编程语言开发，深刻体会到了golang语言并行的便利性，但是也带来了一些小问题，
1程序执行流程 有类似脚本程序或编程经验的同学都知道,程序默认是自上而下,从左到右的按顺序执行,也叫串行执行;而多线程类似于并行执行,即A模块(函数)执行时B也执行不需要等A执行完再执行,这里请区别对待并发执行(同一时间执行);以上是简单概念性描述,
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。
进程（Process）和线程（Thread）是操作系统中管理和执行任务的两个基本概念，它们之间有以下主要区别：
摘要：MySQL在充分利用多核计算资源方面比较欠缺，无法同时满足在线业务和分析型业务的客户需求，而单独部署一套专用的分析型数据库意味着额外的成本和复杂的数据链路。本次主题将介绍腾讯云数据库为满足此类场景而在HTAP for MySQL产品方面进行的尝试。
之前微信公众号里有一位叫sara的朋友建议我写一下Parallel的相关内容，因为手中商城的重构工作量较大，一时之间无法抽出时间。近日，这套系统已有阶段性成果，所以准备写一下Parallel的相关内容，正好也延续之前的C#并发编程系列。
我们已经看到了新的 Stream 接口可以以声明性方式处理数据集，无需显式实现优化来为数据集的处理加速。到目前为止，最重要的好处是可以对这些集合执行操作流水线，能够自动利用计算机上的多个内核。
之前的文章中我们介绍了Java 8中Stream相关的API，我们提到Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
已经对Stream API的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对Stream API的性能一探究竟。
已经对 Stream API 的用法鼓吹够多了，用起简洁直观，但性能到底怎么样呢？会不会有很高的性能损失？本节我们对 Stream API 的性能一探究竟。
Python作为一门强大而灵活的编程语言，吸引了大量的开发者。然而，对于多线程编程来说，Python引入了一个概念——全局解释器锁（Global Interpreter Lock，简称GIL），它在一定程度上影响了多线程程序的性能。本文将深入探讨GIL的概念，它对多线程编程的影响以及如何处理与绕过它。
在上一篇的文章java 多线程+分治求和，太牛了的文章中，提到了forkjoin，在一番了解之后，发现这个forkjoin基本上和线程池差不多
最早意识到这两个概念可能不一样是在什么时候呢，不是在买电脑的时候哈，是在安装虚拟机的时候。
Go 语言在创建之初，CPU 多核发展正猛，Go 语言的创始人果断将面向多核、原生支持并发作为了 Go 语言的设计目标之一，所以在 Go 语言中使用并发有得天独厚的优势。
Java8的Stream API可以极大提高Java程序员的生产力，让程序员写出高效率、干净、简洁的代码。
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parallel的-j参数是一个非常重要的参数，用于指定同时运行的作业数。-j参数后跟一个数字，表示同时运行的最大作业数。这通常与你的 CPU 核心数有关，但也可以根据任务的性质和资源需求进行调整。
并行计算是一种计算方法，旨在通过同时执行多个计算任务来提高计算性能和效率。与传统的串行计算不同，其中每个任务按顺序执行，并行计算允许多个任务同时执行。这种并行性通常通过将计算任务分解为较小的子任务，然后在多个处理单元上同时执行这些子任务来实现。
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在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。本文将深入浅出地探讨 OpenMP 的工作原理、基本语法和实际应用。
大家都知道，操作系统可以同时运行多个任务。比如你一边听音乐，一边聊微信，一遍写博客。现在的cpu大都是多核的，但即使是过去的单核cpu也是支持多任务并行执行。
背景： 并发编程，多核、多线程的情况下，线程安全性问题都是一个无法回避的难题。虽然我们可以用到CAS,互斥锁，消息队列，甚至分布式锁来解决，但是对于锁的底层实现，这次分享，我们想更深入的来分析和探讨锁的底层原理，以便更好地理解和掌握并发编程。 大纲： 1.并发编程与锁 2.缓存和一致性协议MESI 3.CPU/缓存与锁 4.常见锁总结 1 并发编程与锁 我们写的各种应用系统，像网络编程，基本上都是并发编程，不论是多进程还是多线程，亦或是协程、队列的方式，也都是并发编程的范畴。并发编程中，在多核操作系统中，
GreatSQL马上正式开源了，这次又新增了两个重磅特性：InnoDB事务锁优化 以及 InnoDB引擎的并行查询优化，这两个特性是由华为鲲鹏计算团队贡献的Patch合并而来。
这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题，如果我们要尽量使块的大小足够小，从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下，与其他计算相比，读写临时数据几乎是没有任何开销的（相比后者优点：拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现，并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能）。论文表明，将两种方法结合起来是更好的选择，clickhouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
在当今信息时代，处理大规模数据和复杂计算任务是程序员们面临的常见挑战之一。为了充分利用现代计算机的多核心架构，一种有效的并行编程模型变得至关重要。Fork/Join模式作为一种强大的并行编程工具，为解决可分解并行问题提供了一种优雅而高效的方式。
开始之前，我们先澄清两个概念，「多核」指的是有效利用 CPU 的多核提高程序执行效率，「并行」和「并发」一字之差，但其实是两个完全不同的概念，「并发」一般是由 CPU 内核通过时间片或者中断来控制的，遇到 IO 阻塞或者时间片用完时会交出线程的使用权，从而实现在一个内核上处理多个任务，而「并行」则是多个处理器或者多核处理器同时执行多个任务，同一时间有多个任务在调度，因此，一个内核是无法实现并行的，因为同一时间只有一个任务在调度。
系统性能设计中的一个重要概念是阿姆达尔定律（Amdahl’s Law）。阿姆达尔定律是由吉恩·阿姆达尔（Gene Amdahl）在1967年提出的，用于评估系统性能提升的理论上限，特别是在考虑并行计算时。该定律表明，系统性能提升的潜力受到系统中可并行化部分的限制。
相信多线程各位大佬都用过，不管是在单核cpu还是多核cpu上都可以执行，但是多线程是同时执行多个线程的吗？
你吃饭吃到一半，电话来了，你一直到吃完了以后才去接，这就说明你不支持并发也不支持并行。 你吃饭吃到一半，电话来了，你停了下来接了电话，接完后继续吃饭，这说明你支持并发。 你吃饭吃到一半，电话来了，你一
近期，腾讯云云原生数据库TDSQL-C再升级，自主研发并上线并行查询功能，计算性能大幅提升，在面对大数据量表单与复杂SQL语句时，查询时间大幅缩短，加速比最高可达1000%+。 并行查询功能是TDSQL-C当前版本在计算层实现的最为重要且复杂的能力，不仅需要对计算层进行改造，同时在优化器、参数设置、监控项等方面进行了适配，具备零成本性能提升、透明级流程监控、常用语句全面支持和灵活参数设置等功能优势。 让您的查询快起来 当前TDSQL-C MySQL版的并行查询能力支持 实例CPU数4核及以上且数据库版本为M
相同的代码，为何有时候多线程会比单线程慢，有时又会比单线程快？ 这主要跟运行的代码有关： 1、 CPU密集型代码 (各种循环处理、计数等等 )，在这种情况下，由于计算工作多， ticks计数很快就会达到 100阈值，然后触发 GIL的释放与再竞争 （多个线程来回切换当然是需要消耗资源的），所以 python下的多线程遇到 CPU密集型代码时，单线程比多线程效率高。 IO密集型代码 (文件处理、网络爬虫等 )，多线程能够有效提升效率 (单线程下有 IO操作会进行 IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在 线程 A等待时，自动切换到线程 B，可以不浪费 CPU的资源，从而能提升程序执行效率 )。
关于 Python的多线程，经常我们会听到老手说：“python下多线程是鸡肋，推荐使用多进程！”，但是为什么这么说呢？
在开发工作中，尤其是对负载较大的服务端程序的开发，为充分发挥处理器多核性能，提高硬件资源利用率，增加系统吞吐量，少不了并发编程。并发编程一般通过多进程和多线程的方式实现。
可以对每个节点设置地理标签，主要用于解决多机房数据同步的问题。新增选项 group_replication_zone_id，用于标记节点地理标签。该选项值支持范围 0 ~ 8，默认值为0。当集群中各节点该选项值设置为不同的时候，就被认定为设置了不同的地理标签。在同城多机房部署方案中，同一个机房的节点可以设置相同的数值，另一个机房里的节点设置另一个不同的数值，这样在事务提交时会要求每组 group_replication_zone_id 中至少有个节点确认事务，然后才能继续处理下一个事务。这就可以确保每个机房的某个节点里，总有最新的事务。
进程与线程是操作系统中重要的概念，用于实现并发执行和资源管理。它们在计算机系统中扮演着不同的角色，并具有各自的特点。 进程是程序在执行过程中的一个实体，是资源分配的基本单位。一个进程可以包含多个线程，每个线程共享进程的资源，包括内存、文件句柄、打开的文件等。每个进程都有自己的地址空间和独立的执行状态，通过操作系统进行管理和调度。进程之间相互独立，彼此隔离，拥有自己的地址空间，需要通过进程间通信来实现数据共享和协作。 线程是进程中的一个执行单元，是 CPU 调度的基本单位。一个进程可以包含多个线程，这些线程可以并发执行，共享进程的资源。线程之间共享同一进程的地址空间，可以直接访问进程的全局变量和堆内存，减少了进程间通信的开销。由于线程之间共享资源，所以需要采取同步机制来避免数据竞争和冲突。 进程与线程的基本特点如下：
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