在 Amazon Redshift 上，并发查询会影响彼此的性能吗？
例如，假设有两个查询：一个在相对较小的表（~5m 行）上检索所有行，另一个在一个大表（~500m）行上。两个表都有相同的字段，都没有压缩。两个查询都检索各自表中的所有数据以计算其结果。没有连接或过滤器。两个查询都检索大约 2-4 个字段进行计算。
自行运行，小查询大约在 700 毫秒内返回。但是，当大型查询运行时（这本身需要几分钟），小型查询会在 4-6 秒内返回。
这是在具有单个 XL 节点的集群上观察到的行为。
这是预期的行为吗？是否有一个配置设置可以保证小查询的性能一致性，即使大查询正在运行？
【问题讨论】：
标签： amazon-web-services amazon-redshift paraccel
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我已经执行了一些并发查询基准测试。
我创建了一个简单的查询，它本身需要大约一分钟 跑步。然后我一次运行其中一个查询，然后是两个，三个， 等，并为每个查询计时。
每个查询基本上都会使数据库性能减半 - 例如你想要什么 预计;负载加倍，性能减半。
实际上，这比减半要好一些 - 你可以获得额外的 10% 性能。
这种性能行为适用于多达 5 个并发查询，这 是在数据库 I 上配置的最大并发查询数 正在与。如果我运行了六个查询，最后的查询不能 执行直到第一个查询完成并释放 插槽。
最后，vacuum 的行为与普通查询非常相似——它将性能减半。 没什么特别的。
实际上，真空不仅仅是减半 - 它相当于 相当繁重的查询。
【讨论】：
没有任何保证，因为所有这些都在固定数量的 CPU 上运行。当你增加工作量时，工作量是固定的，它会降低吞吐量。简短的回答是获得更大的机器（即更多节点）。
以下是您回答的具体内容：
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http://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/c_workload_mngmt_classification.html
【讨论】：