@论坛小助手 非分区表和分区表的MPP架构有什么不同？
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根据文档库中的信息，以下是对 OceanBase 数据库 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）架构实现的详细解答：
1. OceanBase 的 MPP 架构实现
OceanBase 数据库通过分布式架构支持 MPP 查询。MPP 架构的核心是将查询任务分解为多个子任务，并在集群中的多个节点上并行执行这些子任务，从而提升查询性能。以下是其实现的关键点：
- 分区表和非分区表的支持：无论是分区表还是非分区表，OceanBase 都能通过其分布式 SQL 引擎将查询计划分发到各个节点上的 Tablet（分片）进行并行计算。
- SQL 引擎的强大能力：OceanBase 的 SQL 引擎支持对复杂查询的优化和分布式场景下的计划生成。它能够根据数据分布情况生成最优的执行计划，包括 Local 计划、Remote 计划和 Distributed 计划（参考文档片段 2）。
- 数据本地性优化：OceanBase 尽量将计算任务调度到数据所在的节点上执行，减少数据在网络中的传输开销。ODP（OceanBase Developer Platform）的作用是尽量消除 Remote 计划，将路由尽可能变为 Local 计划。
2. 非分区表与分区表的 MPP 架构差异
（1）非分区表的 MPP 架构
- 数据分布：非分区表的数据存储在一个 Tablet 中，该 Tablet 可能分布在集群中的某个节点上。
-
查询执行：
- 查询时，SQL 引擎会将查询计划发送到存储该 Tablet 的节点。
- 如果查询涉及多行数据或复杂计算，OceanBase 会在该节点上并行执行任务。
- 对于需要跨节点聚合的结果，OceanBase 会将中间结果拉取到协调节点进行最终聚合。
（2）分区表的 MPP 架构
- 数据分布：分区表的数据被划分为多个分区（Partition），每个分区对应一个 Tablet，这些 Tablet 分布在集群的不同节点上。
-
查询执行：
- 查询时，SQL 引擎会根据分区键将查询计划分发到存储相关 Tablet 的多个节点上。
- 每个节点独立执行本地的查询任务，生成中间结果。
- 中间结果会被拉取到协调节点进行全局聚合。
- 如果查询涉及多个分区，OceanBase 会并行处理这些分区的数据，充分利用集群的计算资源。
3. 总结对比
| 特性 | 非分区表 | 分区表 |
|---|---|---|
| 数据分布 | 单个 Tablet | 多个 Tablet |
| 查询分发 | 单节点执行 | 多节点并行执行 |
| 计算资源利用率 | 较低（受限于单节点资源） | 较高（充分利用集群资源） |
| 适用场景 | 数据量较小或无需水平扩展的场景 | 数据量较大或需要水平扩展的场景 |
4. 示例代码
以下是一个创建分区表的示例，展示了如何利用分区表的 MPP 架构优势：
CREATE TABLE t1 (c1 DATE, c2 INT, c3 INT)
PARTITION BY RANGE COLUMNS (c1)
SUBPARTITION BY HASH (c2) SUBPARTITIONS 32
(
PARTITION p0 VALUES LESS THAN ('2024-01-01'),
PARTITION p1 VALUES LESS THAN ('2024-02-01'),
PARTITION p2 VALUES LESS THAN ('2024-03-01')
);
此表先按时间列 c1 进行 Range 分区，再按列 c2 进行 Hash 子分区，适合分析最近数据的场景（参考文档片段 7）。
结论
OceanBase 的 MPP 架构通过分布式 SQL 引擎和数据本地性优化，实现了高效的并行查询处理。对于非分区表，查询主要集中在单个节点上；而对于分区表，查询可以充分利用集群中多个节点的计算资源，显著提升性能。
检索到的文档如下:
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