问题一：ADB PG云原生版本如何通过节点内并行优化join操作？
ADB PG云原生版本如何通过节点内并行优化join操作？
参考回答：
ADB PG云原生版本通过节点内并行优化join操作，具体是通过将数据按bucket切分，并根据segment所分配的bucket进行并行计算。这样，每个bucket的数据都可以并行地进行join操作，特别是在join key是分布键时，能够完美命中local join的优化，从而提高处理效率。
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问题二：ADB PG云原生版本的扩缩容性能如何？
ADB PG云原生版本的扩缩容性能如何？
参考回答：
ADB PG云原生版本的扩缩容性能非常优秀。计算资源扩容（节点数）从2到4、4到8、8到16的用时均小于1分钟，即使扩容到128节点也仅需不到7分钟，体现了其高效的资源管理和扩展能力。
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问题三：ADB PG云原生版本与弹性存储版本在写性能测试中的表现有何不同？
ADB PG云原生版本与弹性存储版本在写性能测试中的表现有何不同？
参考回答：
在写性能测试中，ADB PG云原生版本相较于弹性存储版本在并发数增加时表现出更高的吞吐量。特别是在4并发下，新版本的吞吐是弹性存储的2倍，这主要得益于新版本在写入数据时无需写WAL日志，且采用了攒批加上流水线并行的优化策略。
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问题四：ADB PG云原生版本的读性能测试覆盖了哪些场景？结果如何？
ADB PG云原生版本的读性能测试覆盖了哪些场景？结果如何？
参考回答：
ADB PG云原生版本的读性能测试覆盖了全内存、全本地磁盘缓存和一半缓存一半OSS三种场景。结果显示，云原生版本在所有场景下均比老的弹性存储版本有1倍多的性能提升，这主要得益于细粒度并行带来的加速效果。对于计算密集型的作业，即使数据一半在OSS，性能也表现良好，这得益于实例的带宽优势和读取预取等优化措施。
测试结果如下（纵轴为RT单位ms）
全内存
全本地磁盘缓存
一半本地缓存，一半OSS
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问题五：AnalyticDB PostgreSQL新版云原生如何实现存储计算分离，并带来哪些优势？
AnalyticDB PostgreSQL新版云原生如何实现存储计算分离，并带来哪些优势？
参考回答：
AnalyticDB PostgreSQL新版云原生通过存储计算分离的设计，实现了物理资源的池化和单元化分配，使得存储和计算能力可以灵活部署。这一特性为用户提供了极致的性价比和算力最优分配，降低了使用门槛。用户可以根据业务负载模型轻松适配计算密集型或存储密集型，实现存储按使用计费，避免了资源浪费。同时，云原生MPP架构支持秒级弹性伸缩能力和共享存储，降低了规格选型的门槛，并提供了动态调整业务负载的灵活性。此外，数据共享能力打破了物理机边界，实现了云上数据的实时共享和高效利用。
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