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上次关于PolarDB-M的部分，正写到关键，跨机并行戛然而止。估计骂我的不少，把数据库的东西，写成评书，关键时刻一拍惊堂木，咱们下回分解。
这就到了下回，咱们本次的分解一下PolarDB-M的跨机并行的问题，这次咱们属于加量不加价，不光说并行，还的说弹性并行。是的数据库的架构已经发展到了，利用特有的硬件，开启了我们之前不可思议的一些功能。
这里我呢揭阿里云PolarDB-M的老底，大家后续在使用这个数据库产品，一定要选择8.02这个版本，而不是8.01。原因很简单，你花一样的钱，8.01仅仅能支持的是本地CPU进行并行查询，而如果你购买了8.02这个版本，那么你将破解硬件的封印，将你脑子里面想了千百遍的不可能，变得可能。
我的绘画能力一直不怎么样，大家这里也看出来了，虽然我把抄送金钢经的金沙笔都拿出来了，也没有挽救我，拙劣的绘画功底。
好了言归正传，这是三个图，第一个部分是简略的PolarDB-M的结构图，数据之间的复制走的是内存的通道，RDMA，PolarDB直接采用的是REDO的数据复制，8.01里面的计算节点的CPU的并行只能是给自己的节点使用，而在8.02版本中，大家可以看到，其他主机--当主库的CPU 比较闲，而从库的CPU 比较忙，需要并行计算的情况下，主库的CPU就直接和从库的CPU并行一起处理从库的数据。在PolarDB中有一个名词，多级并行查询。
这彻底的改变了单机CPU数量的瓶颈，内存的瓶颈，IO资源的瓶颈，所以在购买PolarDB的时候要购买8.0.2.2.6 。
那么此时这样的功能应该在哪里使用是一个问题
1 OLAP 轻量级的环节，PolarDB-M 是一个插件数据库产品，他和我们意义上的MySQL的数据库容器化的概念是不同的。他是一个集合了，MySQL数据处理，+ 归档引擎（压缩数据）+IMCI（列式处理节点）+ 弹性 + 多节点并行 = PolarDB
2 多节点CPU使用不均衡，大多数情况下，POLARDB最热的点是读库，主库的CPU 在很大的情况下用不上，因为POLARDB 是自动读写分离的产品，也就是语句到了PolarDB直接就读写分离了，只要你代理选的场景对。那么最终的结果，读库忙死，写库闲着，这样非常不利于，我们最大化利用资源，所以上图中，可以看到写库的资源，直接分给读库使用。
这里稍微说一点PolarDB本身设计中的一些问题
1 读库的性能不好，会拖累主库，尤其在purge undo log 所以购买一个PolarDB 最低的配置至少是4CPU。
2 读库的如果CPU使用的过载，会让redo apply性能降低，堆积内存数据在主库，导致无法刷脏。
理解了PolarDB的特点，避免问题就是我们这些搞云上数据库的新DB人所要考虑和避免的。
说完这一切，完了吗？没有还有更让人开始无法理解的问题，弹性。
如果你搞云上的数据库还搞RDS ，那真的是没有技术含量，还把你的原有的工作都抢走，你就妥妥的变成一个，labor, 中文力霸。这就是学习提高和不学习不提高，傻干的区别，技术革新，技术创新，你有解释权，你有优先掌握技术的权利，否则你和一个苦力由什么区别，也就赚个辛苦钱。
话回正传，弹性是PolarDB 的一个卖点，那么弹性的加入后，CPU的并行，跨机并行怎么做，就变得更复杂了。在之前弹性分为，有源弹性和无源弹性，这里有源弹性可以理解为，弹性本身是在一个固定的主机的配置上，增加弹性。无源弹性的机理是，主机在工作中，不提供CPU和内存，如果你不用就直接冬眠了，在冬眠期间的计费是停止的。
这里如果使用8.01弹起的主库CPU，是无法参与到从库的计算中的这是对资源极大的浪费，而到了8.02，主库弹起的CPU 会直接加入到从库的工作中，这属于花钱就要用，不会有用不上的资源。
这就是阿里云的PolarDB-M的黑科技，多个节点的CPU可以给那个最累的节点用，这在传统的数据库概念中，硬件体系和数据库架构体系中，属于痴人说梦。但上了云，用了黑科技，这及时现实。
到此，PolarDB已经从之前青涩的状态，变得逐渐强大，且已经到了上了阿里云，你用MySQL RDS，用ECS 搭建MySQL就有点 “门头”。
对于MySQL来说，PolarDB-M 的并行提供了 多表连接并行、并行排序、并行分组，并行聚集、并行函数、子查询并行，分区表并行。开启了并行后，需要调节MySQL的一些参数
1 innodb_adaptive_hash_index 参数，要关闭：在查询中为了保证数据的统一和完整，并行需要对一颗btree树进行频繁的多CPU的扫描，但如果你构建了HASH INDEX hash index本身有容易失效的问题，那么你的系统会在反复的产生 hash index和反复的扫描，反复的失效中损失性能。开并行关innodb_adaptive_hash_index。
2 采用并行需要注意 1 浮点精度差别 2 采用并行会多出中间结果 3 不加ORDER BY 的排序结果，每次的计算的结果顺序会不同limit1的结果会不同 4 index Merge 的情况，不会开启并行
好了写到这里，并行完事了吗，没有完全没有，可说的还多着呢 ，书到此回，咱们下回书！（啪）
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