当PolarDB数据源遇上倚天处理器，“双自研”助力性价比大幅提升

QL，在神雕侠侣等多核能晶片组上发挥出了特别是在的优势：

针对计算加载分离驱动程式的正因如此路径构建：针对分布式加载和本地加载的差异性，意味着了PartitIOn Redo / Early Lock Release / Parallel Redo Apply / Lock-Less Flush / Multi-Queue AIO等正因如此路径构建，特别是在增加了IO延迟对统计数据源效率的不良影响，不断提高了多核能桥段下的效率，感兴趣的听众可以查阅我们发同上在VLDB'22的文章[1]；颇高效率索引 PolarIndex：意味着了Btree在做SMO操作者时不持有Index锁，从而背书多个SMO操作者都将分派，特别是在不断提高了颇高都将更上新/插入桥段下的效率；弹性并行查询 Elastic Parallel Query：针对云上使用者比如说CPU能源利用率更高、常用不平衡的特点，更容易掘出一个大中都多核能CPU的并行处理控制能力，特别是在不断提高了单条大查询的处理效率；并行DDL：针对大同上DDL慢的弊端，将DDL正因如此流程拆可分多个子特殊任务，利用多核能控制能力并行减缓DDL的分派，线性增加DDL的延迟；事务控制系统构建：构建了颇高都将桥段下活跃事务列同上副本的困难，特别是在不断提高了多核能桥段下的效率；化学键操作者/内存屏障调优：相比于X86驱动程式，ARM驱动程式桥段下是weak memory order，PolarDBLinux能团队构建了化学键操作者和相关屏障级别，增加都将桥段下的控制系统效率损耗；上新呼叫背书：常用 arm 驱动程式原生 CRC32 呼叫，硬件减缓Linux能 CRC 计算，特别是在增加计算校验码的版块；驱动程序优先级/Linux能参数调优：针对神雕侠侣晶片组的具体效率特点，相应了Linux能IO驱动程序的优先级，细粒度调优了Linux能各类参数。3. 检测结果

3.1 检测结果说明

通过对 sysbench OLTP 打字、读入和只写成三种桥段和 IO bound 、CPU bound 两种统计数据量下的压测，在每种桥段和每个连接数下取压测结果QPS平均值统计，得到结果：

打字桥段：CPU bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说90%；IO bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说80%；读入桥段：CPU bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说110%；IO bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说100%；只写成桥段：CPU bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说100%；IO bound 检测中都，PolarDB 神雕侠侣比如说效率有约自建新比如说50%。

3.2 检测环境

▶︎ 比如说效率指标

▶︎ 检测参数

sysbench 1.0.20CPU bound：10同上 10000000行，约 24G 统计数据IO bound：10同上 40000000行，约 100G 统计数据----rand-type=uniform

3.3 检测方法

# 准备统计数据sysbench ----db-driver=mysql ----mysql-host=XXX ----mysql-port=XXX ----mysql-user=XXX ----mysql-password=XXX ----mysql-db=sbtest ----table_size=40000000 ----tables=10 ----threads={1~512} oltp_read_write prepare# 直通workload# OLTP打字混和sysbench ----db-driver=mysql ----mysql-host=XXX ----mysql-port=XXX ----mysql-user=XXX ----mysql-password=XXX ----mysql-db=sbtest ----table_size=40000000 ----rand-type=uniform ----tables=10 ----time=300 ----threads={1~512} ----report-interval=20 oltp_read_write run# OLTP读入桥段sysbench ----db-driver=mysql ----mysql-host=XXX ----mysql-port=XXX ----mysql-user=XXX ----mysql-password=XXX ----mysql-db=sbtest ----table_size=40000000 ----rand-type=uniform ----tables=10 ----time=300 ----threads={1~512} ----report-interval=20 oltp_read_only run# OLTP只写成桥段sysbench ----db-driver=mysql ----mysql-host=XXX ----mysql-port=XXX ----mysql-user=XXX ----mysql-password=XXX ----mysql-db=sbtest ----table_size=40000000 ----rand-type=uniform ----tables=10 ----time=300 ----threads={1~512} ----report-interval=20 oltp_write_only run# 清理统计数据sysbench ----db-driver=mysql ----mysql-host=XXX ----mysql-port=XXX ----mysql-user=XXX ----mysql-password=XXX ----mysql-db=sbtest ----table_size=40000000 ----tables=10 ----time=300 ----threads={1~512} oltp_read_write/oltp_read_only/oltp_write_only cleanup

3.4 检测桥段

▶︎ CPU bound

打字桥段

读入桥段

只写成桥段

▶︎ IO bound

打字桥段

读入桥段

只写成桥段

4. 说明了

PolarDB on 神雕侠侣更容易发挥自大原统计数据源和自大原中央处理器的优势，效率不断超越自建新 MySQL arm 比如说，相比同效率指标 PolarDB x86 比如说降价最颇高可多达 45%，零适配生产成本不断提高性价比，助力使用者降本增效。

详见元统计数据

[1] CloudJump: Optimizing Cloud Databases for Cloud Storages (VLDB'22)：

[2] PolarDB 神雕侠侣ARM版正式下线：_arm

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