#码力全开·技术π对#Google Cloud SQL for PostgreSQL 的并行查询性能异常
- 场景：在 Google Cloud SQL for PostgreSQL（配置 4 核 16GB 内存）中执行复杂 JOIN 查询时，发现实际并行度远低于
max_parallel_workers_per_gather设置的值（已设为 4），且查询耗时比预期长 2-3 倍。 - 问题：
- 在 Cloud SQL 环境下，哪些因素会限制并行查询的实际执行效率？
- 如何通过调整参数或架构设计提升并行查询性能？
- Google Cloud SQL 的默认配置中，哪些参数可能与并行查询冲突？
Google Cloud SQL
PostgreSQL
Cloud SQL
并行查询
架构设计
青云交全网
2025-05-26 10:34:29
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在 Google Cloud SQL for PostgreSQL 中，影响并行查询性能的因素包括：
max_parallel_workers、work_mem 设置不合理。优化建议：
max_parallel_workers_per_gather 和max_worker_processes 匹配硬件能力。work_mem 以支持更复杂的并行操作。Google Cloud SQL 默认配置中，
max_parallel_workers 和 work_mem 可能与并行查询冲突。