select count(*) from table 分布式只需要0.1s 而单机则需要18s这是为啥？是有参数控制？还是实现不一样啊？

OceanBase 技术问题
#1

select count(*) from table 分布式只需要0.1s 而单机则需要18s这是为啥？是有参数控制？还是实现不一样啊？
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这是为啥？
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#3
  1. 并行处理方式：分布式能够将任务分解并在多个节点上并行执行，可以提高处理速度。而单机受限于单节点的处理能力，应该无法实现这种并行处理。
  2. 数据分布：分布式得数据分布再不同分区存储在不同的节点上，可以减少数据得访问。单机可能需要从单一存储上读取数据，主要在于磁盘I/O性能上。
#4

问题一、分布式并行能力是默认开启的，不需要有啥参数控制是吧，比如parallel_query_dop之类的？
问题二、分布式中分区表和非分区表是不是全表扫描的耗时会差很多？

#5

并行可以手动指定，也可以使用 Auto DOP，参考 OceanBase分布式数据库-海量数据 笔笔算数
数据量比较大的话，分区表的性能优势会比较明显

#6

不开启并行的情况下，在表结构相同，数据量1亿的情况下，做全表扫描，查询效率：分区表带索引>分区表不带索引>普通表带索引>普通表不带索引 对吧？

#7

发现第一次select count() 耗时18s 隔了一会儿没管，又去执行了下select count() 就变成0.002s了 这是为啥？

#8

可以看下计划缓存OceanBase分布式数据库-海量数据 笔笔算数

#9

缓存，一般不都是这样吗？

#10

前面的回答都不对
区别应该是两个数据一个做了合并, 一个还没合并完
合并后的数据能够走到快速的聚合下压路径

#11

我觉得应该是这个原因，但我的是单机部署，也不是分区表，开启了自适应合并，然后ob也会去做普通表的合并吗？合并的时间一般是啥时候，或者需要多久啊？这个能看吗？

#12

合并分为自动和手动
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合并概述

#13

知道了 show parameters like ‘major_freeze_duty_time’; select * from oceanbase.DBA_OB_ZONE_MAJOR_COMPACTION;