本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》,作者: yd_212508532。 前言 适用版本:【基线功能】 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。
向量化执行引擎是一种在数据处理和计算中广泛使用的技术,它可以在单个指令周期内处理多个数据元素,从而大大提高了计算速度和性能。向量化执行引擎通常用于高性能计算、机器学习、图像处理、信号处理等领域。 向量化执行引擎的主要优势在于它可以将多个数据元素同时处理,从而减少了循环和内存访问的开销。这种技术可以大大提高计...
目前,数据库执行引擎主要有解释型执行引擎、编译型执行引擎和向量化执行引擎三类。CockroachDB(CRDB)早期版本中实现了基于Volcano的解释型执行引擎,即tuple-at-a-time,但这种方式虽然实现简单,但性能不佳,CRDB为了提升性能,实现了向量化执行引擎。 执行引擎基本原理介绍 Volcano执行引擎 基于原理 对于用户输入的sql text,数...
向量化执行引擎是一种高效的计算方法,它可以在一个指令周期内处理多个数据元素,从而提高了计算性能。向量化执行引擎通常用于处理大量数据的并行计算任务,例如机器学习、图像处理和数据分析等领域。 向量化执行...
GaussDB(DWS)中的向量化引擎使用了一次一批元组的执行模式,能够大大减少遍历执行节点的开销。同时向量化引擎还天然对接列存储,能够较为方便地在底层扫...
向量化执行引擎的性能优势: 一次一Batch,读取更多数据,减少IO读次数 由于Batch中记录数多,相应的CPU的cache命中率提升 Pipeline模式执行过程中的函数调用次数减少 与列存表配套,减少tuple deform,即列存数据重构tuple的时间开销 行/列执行器各算子对照 向量化引擎的执行算子类似于行执行引擎,包含控制算子、扫描算子、物化...
向量化执行引擎的性能 对比行列存引擎对同一表达式x*(1-y)计算的性能,可以看到列存引擎的Cstore Scan算子相比行存引擎的Seq Scan算子,耗时减少了85%。 向量计算的特点是:一次计算多个值,减少函数调用和上下文切换,尽量利用CPU的缓存以及向量化执行指令提高性能。
提高CPU利用率:向量化执行引擎通过一次处理一批元组,减少了CPU在遍历执行树上的开销,使得CPU能够更多地用于数据处理。 减少IO操作:列存储与向量化执行引擎的结合,使得数据能够按列存储和读取,减少了IO操作的次数。同时,由于列数据具有同质性,可以提高数据压缩比,进一步降低IO负担。 提升查询性能:向量化执行引擎能够充分利用...
在Doris中,向量化执行引擎被应用于查询优化、数据压缩、聚合计算等多个方面,显著提高了Doris的查询性能和数据处理能力。通过利用SIMD指令集、优化数据结构、采用多线程并发技术等手段,Doris实现了对大规模数据的快速处理和高效查询。 此外,类似的产品如千帆大模型开发与服务平台,在处理和计算大规模数据时,也充分利用了...
和行执行器一样，向量化执行引擎调度器，遵循Pipeline模式，但每次处理及在算子间传递数据为一次一个Batch...