传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式,这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据,更多的是在遍历执行树,就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLAP场景巨量的函数调用次数,需要巨大的开销。为了解决这一问题,GaussDB(DWS)中增加了向量化引擎。向量化引擎使用了一次一批元组的执行模式,能够大大减少遍历...
当前端把执行计划生成好之后,Blaze 会插入一段翻译逻辑,如果在 Spark 执行计划中的算子能使用 native 向量化算子去做等价替换的话,就去做翻译,把 Spark 算子翻译成我的 native 算子,接着通过一个 native 引擎编译成一个动态链接库,一个 .so 文件打包到 Java 里面去。在执行的时候,它就会把这一套东西发送到执行...
PolarDB PostgreSQL版向量化引擎也称列存引擎,相对于行存引擎,主要在两个层面进行优化:存储层面的列存索引和执行引擎层面的向量化算子,从而弥补行存引擎在复杂查询场景的不足。以TPC-H 100GB为例,在32核256 GB集群规格中,PolarDB PostgreSQL版向量化引擎比行存引擎性能提升50倍以上,详细介绍请参考性能指标。 向量化引擎...
Spark向量化引擎是Apache Spark中一个重要的性能优化组件,它显著提升了大规模数据处理的效率。下面我将从定义、工作原理、应用场景、性能优势以及使用建议几个方面详细介绍Spark向量化引擎。 一、什么是Spark向量化引擎 Spark向量化引擎是一种利用向量运算和并行计算来高效处理数据的方法。它通过将数据以列的形式存储和计算,...
向量化引擎2.0性能表现 对比向量化引擎1.0, 向量化引擎2.0实现性能整体提升情况如下: ClickBench整体性能提升30%; TPC-H 68% query 存在10%~40%提升; TPC-DS 56%的query 存在10%~40%提升; 总结 向量化引擎2.0通过对数据格式、 算子、表达式以及计算下压存储引擎实现优化,更进一步挖掘了SIMD计算、特化实现及按批访...
向量化引擎2.0, 对算子及表达式实现进行了全面优化, 主要优化思路是基于新的格式, 使用batch数据属性信息、算法数据结构优化及特化实现, 从而减少CPU数据Cache Miss, 降低CPU分支预测错误及CPU指令开销, 提升整体执行性能; 向量化2.0 将Sort、Hash Join、Hash Group By、数据Shuffle、聚合计算等算子和表达式按新格式进行...
导语:Blaze 是快手自研的基于Rust语言和DataFusion框架开发的Spark向量化执行引擎,旨在通过本机矢量化执行技术来加速Spark SQL的查询处理。Blaze在快手内部...
每次都需要解释大量指令？使用 PolarDB-X 向量化引擎 简介： 向量化引擎为PolarDB-X的表达式计算带来了显著的性能提升。介绍 PolarDB-X是阿里巴巴自研的云原生分布式数据库，采用了计算-存储分离的架构，其中计算节点承担着大量的表达式计算任务。这些表达式计算涉及到SQL执行的各个环节，对性能有着重要的影响。为此PolarDB-X...
Blaze 是快手自研的基于Rust语言和DataFusion框架开发的Spark向量化执行引擎,旨在通过本机矢量化执行技术来加速Spark SQL的查询处理。Blaze在快手内部上线的数仓生产作业也观测到了平均30%的算力提升,实现了较大的降本增效。本文将深入剖析blaze的技术原理、实现细节及在快手实际生产环境中的真实表现。
josehu(胡翔),腾讯云数据库高级工程师,具有多年分布式数据库内核研发经验,主要负责和参与过高可用、数据导入导出、索引等相关模块的设计和开发。博士毕业于中国科学院软件研究所,加入腾讯后主要负责CDW PG数据库向量化执行引擎等相关特性的设计和开发工作。 1. 什么是向量化执行 ...