O Parallel Query do Amazon Aurora é um recurso do banco de dados Amazon Aurora que agiliza as consultas analíticas de dados existentes, sem necessidade de copiá-los para um sistema separado. O recurso pode acelerar as consultas em até duas ordens de magnitude, sem afetar o alto throughput das cargas de trabalho transacionais essenciais.

Embora alguns bancos de dados possam processar consultas em paralelo em várias CPUs ou em diversos servidores, o Parallel Query usa a arquitetura exclusiva do Aurora para executar o processamento de consultas em paralelo em milhares de CPUs na camada de armazenamento do Aurora. Com a transferência do processamento das consultas analíticas para a camada de armazenamento do Aurora, o Parallel Query reduz a contenção de rede, CPU e grupo de buffers com a carga de trabalho transacional.

Acelere as consultas analíticas

Em um banco de dados tradicional, a execução de consultas analíticas diretamente no banco de dados significa aceitar performance de consultas inferior e correr o risco de desacelerar a carga de trabalho transacional, mesmo na execução de consultas simples. A execução das consultas pode demorar vários minutos, e até mesmo horas, dependendo do tamanho das tabelas e das instâncias de servidor de banco de dados. Além disso, as consultas são desaceleradas pela latência de rede, pois a camada de armazenamento pode precisar transferir tabelas inteiras para processamento no servidor de banco de dados.

Com o Parallel Query, o processamento de consultas é transferido para a camada de armazenamento do Aurora. A consulta recebe uma grande quantidade de capacidade computacional e precisa transferir uma quantidade muito menor de dados pela rede. Enquanto isso, a instância de banco de dados do Aurora pode continuar a atender as transações, com um número muito menor de interrupções. Dessa forma, você pode executar cargas de trabalho transacionais e analíticas lado a lado no mesmo banco de dados do Aurora e manter a alta performance.

Consulta usando dados novos

Muitas cargas de trabalho exigem dados novos e uma boa performance das consultas. Por exemplo, sistemas operacionais como monitoramento de rede, segurança cibernética ou detecção de fraudes dependem de dados novos e em tempo real de um banco de dados transacional, e não podem aguardar a extração desses dados para um sistema analítico.

Com a execução das consultas no mesmo banco de dados usado para processamento de transações, sem degradar sua performance, o Parallel Query do Amazon Aurora possibilita decisões operacionais mais inteligentes, sem software adicional e sem alterações nas consultas.

Como começar

Esse recurso está disponível para o Amazon Aurora with MySQL compatibility. É fácil começar a usar: basta habilitar o Parallel Query durante a criação de um cluster do Aurora.

O otimizador de consultas do Aurora decide automaticamente em que consultas usar o Parallel Query, de acordo com os ganhos de performance esperados. Da mesma forma que nas outras configurações do Aurora, você paga pela E/S real utilizada.

 

Saiba mais sobre o Amazon Aurora with MySQL compatibility

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