由于计算过程中全部采用数组计算，可以将计算过程中的数组使用内存池化技术管理。通过MemoryPool 可以实现定长数据的内存的复用，避免频繁内存分配和释放，减少整个内存的碎片。在实际的TPC-H 的测试中，使用向量化引擎后，Q1 提升了120%，Q18提升了190%。（二）SIMD指令加速 针对简单的加速，可以利用现代CPU 的SSE、AVX...
TPC-H 5个代表性queries Q1:定点数运算,agg(4 group) Q6: selective filters Q3: join(build:147K entries, probe: 3.2M probe) Q9: join(build:320K entries, probe:1.5M probe) Q18: high-cardinality agg(1.5M groups) A test system implemented by C++ Typer:模拟 code generation Tectorwise:模拟向...
以q1 为例,修改后的 SQL 如下: SELECT/*+ parallel(96) */---增加 parallel 并发执行l_returnflag,l_linestatus,sum(l_quantity)assum_qty,sum(l_extendedprice)assum_base_price,sum(l_extendedprice*(1-l_discount))assum_disc_price,sum(l_extendedprice*(1-l_discount)*(1+l_tax))assum_charge,...
通过MemoryPool 可以实现定长数据的内存的复用,避免频繁内存分配和释放,减少整个内存的碎片。在实际的TPC-H 的测试中,使用向量化引擎后,Q1 提升了120%,Q18提升了190%。 (二)SIMD 指令加速 针对简单的加速,可以利用现代CPU 的SSE、AVX 指令,一条指令可以实现512bit 数据计算。 我们对TPCH 测试中的Lineitem 表做性...
由于计算过程中全部采用数组计算,可以将计算过程中的数组使用内存池化技术管理。通过MemoryPool 可以实现定长数据的内存的复用,避免频繁内存分配和释放,减少整个内存的碎片。在实际的TPC-H 的测试中,使用向量化引擎后,Q1 提升了120%,Q18提升了190%。 (二)SIMD指令加速 ...
以Q1为例,这条语句是带有分组、排序、聚集操作并存的单表查询操作,这个查询会导致表上的数据有95%～97%行被读取到,因此Aggregation的能力对于SQL的整体性能而言非常关键。 TPC-H的22条标准SQL中,主要用到了HASH GROUP BY和MERGE GROUP BY这两种分组聚合算法。
TPCH中有大量的group by + aggregation运算,如Q1, Q13这些查询,直接就是挑战聚集的计算性能。 CP 1.1 Ordered Aggregation 一般的聚集实现是通过hash aggregation,但如果group key数量较多时,hash table可能会比较大,超过各个level的cpu cache,这样cache + TLB(页表cache)的频繁miss,会比较大的影响查找性能。如果group...
TPCH中有大量的group by + aggregation运算,如Q1, Q13这些查询,直接就是挑战聚集的计算性能。 CP 1.1 Ordered Aggregation 一般的聚集实现是通过hash aggregation,但如果group key数量较多时,hash table可能会比较大,超过各个level的cpu cache,这样cache + TLB(页表cache)的频繁miss,会比较大的影响查找性能。如果group...
TPC-H 主要是用 3NF(第三范式) 实现了一个数据仓库,共包含 8 个基本关系表,包含22 个查询测试语句(Q1~Q22),遵循SQL92标准。其中关系表数据量可以设定从 1G~3T 不等。SQL语句具有统计查询、多表关联、sum、复杂条件、group by、order by等组合方。 1.测
TPC-H 基准测试包括 22 个查询(Q1~Q22),其主要评价指标是各个查询的响应时间,即从提交查询到结果返回所需时间.TPC-H 基准测试的度量单位是每小时执行的查询数( QphH@size),其中 H 表示每小时系统执行复杂查询的平均次数,size 表示数据库规模的大小,它能够反映出系统在处理查询时的能力.TPC-H 是根据真实的生产...