梧桐数据库（WuTongDB）：向量化查询优化器的技术细节介绍

为了深入理解向量化查询优化器的技术细节，我们可以从几个关键技术层面入手，包括硬件优化、具体实现方式、内存布局和优化策略等。下面是更深层次的分析：

1. 硬件优化与向量化执行

1.1 SIMD 指令集

SIMD（Single Instruction, Multiple Data）指令集是向量化执行的核心。现代 CPU，如 Intel 的 AVX2 和 AVX-512 指令集，以及 ARM 的 NEON 指令集，允许在一个 CPU 周期内处理多个数据点。SIMD 的基本思想是，使用同一个指令对多个数据元素进行相同的操作。例如，在一条指令中可以对 4 或 8 个浮点数进行加法运算。

• SIMD 寄存器：SIMD 指令在专用的 SIMD 寄存器中操作，这些寄存器比普通的标量寄存器更宽，允许存储和处理多个数据元素（例如，AVX2 寄存器宽度为 256 位，AVX-512 寄存器宽度为 512 位）。

• SIMD 适合的数据类型：SIMD 最适合处理定长数据类型，如整型、浮点型等。许多数据库查询操作（如过滤、聚合）可以转化为对向量化数据的批量操作，从而充分利用 SIMD 指令。

1.2 CPU 缓存与内存访问

• 缓存友好性：在向量化执行中，由于批量处理数据，数据的访问通常是线性和连续的。尤其是列式数据库中，数据按列存储，访问同一列的多个值时，可以最大化利用 CPU 缓存，减少内存带宽的瓶颈。

• 预取机制：现代 CPU 支持硬件预取，即当检测到顺序访问内存模式时，CPU 会提前从内存中加载后续数据到缓存中。向量化执行由于顺序访问列数据，能充分利用这一机制。

2. 内存布局与批处理

2.1 列式存储与内存布局

向量化查询优化器通常用于列式数据库，因为列式存储与向量化执行的特性完美匹配。在列式存储中，数据按列而非按行存储，这使得访问某一列中的所有数据更加高效。

• 缓存局部性：在列式存储中，向量化执行时可以一次处理大量来自同一列的数据，这使得数据可以被高效加载到 CPU 缓存中，避免频繁的缓存未命中。

• Batch Processing（批处理）：批处理是向量化执行的关键概念。通常一个批次包含数千行的数据，但只处理一个或多个列。这些列被加载到内存中作为向量，批量操作可以显著减少函数调用和数据移动的开销。

2.2 向量化操作的执行流程

向量化执行器在数据库查询中的工作流程通常包括以下几个阶段：

1. 数据加载：批量的数据从存储层加载到内存中，并根据查询需求读取特定列的数据。数据以向量的形式加载，每个向量包含若干个连续的值。

2. 操作执行：每个批次上的数据会执行查询计划中的操作，例如过滤、聚合或连接操作。由于是向量化的处理，操作可以一次性对整个向量执行 SIMD 指令。

3. 批次迭代：当一个批次处理完毕后，继续加载下一个批次的数据，重复这一过程直到整个查询结束。

3. 向量化操作的实现细节

3.1 过滤操作（Filter）

• 在向量化的过滤操作中，数据库会加载整个列的一个批次（例如 1024 个值），并将过滤条件应用于这一批次。通过 SIMD，过滤操作可以一次比较多个值，生成一个布尔向量，用于指示哪些数据满足条件。
• 例如，假设查询条件为 WHERE age > 30，那么数据库可以一次性对多个 age 列的值进行 SIMD 比较，并将结果存储在布尔掩码中（如 [True, False, True, ...]）。

3.2 投影操作（Projection）

• 投影操作是选择查询中的某些列。在向量化执行中，投影是通过直接提取和处理指定列的向量来实现的。由于列式存储的特性，投影操作非常高效，只需读取所需列的向量，而不必处理整行数据。

3.3 聚合操作（Aggregation）

• 向量化的聚合操作（如 SUM, AVG）利用了 SIMD 计算的优势。通过批量处理列中的数据，数据库可以快速计算聚合结果。例如，向量化的 SUM 操作可以将多个 SIMD 寄存器中的数据累加，然后将结果写回内存。

• 一个典型的向量化 SUM 操作流程：

  1. 将列中的多个值加载到 SIMD 寄存器中。
  2. 对寄存器中的值进行并行累加。
  3. 将每个寄存器的累加结果汇总并输出到最终结果。

4. 向量化优化策略

4.1 代价模型（Cost Model）优化

向量化查询优化器通常会依赖代价模型来选择最佳的执行路径。向量化执行时，数据库系统会估算不同查询计划的执行成本，并选择最优的执行路径。代价模型考虑了多个因素：

• IO 开销：读取数据所需的 IO 时间。
• CPU 开销：不同操作的执行时间。
• 内存开销：执行过程中内存分配和使用的效率。

向量化执行的优化器会针对不同的查询模式（例如复杂 JOIN、多级嵌套子查询等），选择合适的执行计划。

4.2 动态调整批处理大小

不同查询的性能可能会受到批次大小的影响。批次大小过小会导致处理效率不高，批次大小过大则可能会导致内存不足或缓存局部性变差。因此，许多向量化执行器会动态调整批次大小，确保既能利用好 CPU，又能控制内存占用。

5. 现实中的向量化查询优化器案例

5.1 Apache Arrow

• Apache Arrow 提供了跨平台的内存列式数据格式，专为向量化执行设计。通过使用 Arrow 格式，数据库可以避免数据在行式和列式之间的频繁转换，进一步提高查询执行的效率。

5.2 ClickHouse

• ClickHouse 是一个典型的使用向量化查询优化器的列式数据库系统。它将每个 SQL 查询拆分为多个小的执行阶段，每个阶段对批量数据进行操作，以此实现高性能。

总结

向量化查询优化器通过利用现代 CPU 的 SIMD 指令集、缓存局部性和批量处理，显著提升了数据库查询性能。它通过将查询操作转换为对数据批次的向量化处理，减少了函数调用开销，提高了内存和 CPU 的利用效率。在具体实现中，列式存储和内存布局是关键技术，同时，优化器会动态选择批次大小，并根据代价模型选择最佳的执行计划。

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产品简介

• 梧桐数据库（WuTongDB）是基于 Apache HAWQ 打造的一款分布式 OLAP 数据库。产品通过存算分离架构提供高可用、高可靠、高扩展能力，实现了向量化计算引擎提供极速数据分析能力，通过多异构存储关联查询实现湖仓融合能力，可以帮助企业用户轻松构建核心数仓和湖仓一体数据平台。
• 2023年6月，梧桐数据库（WuTongDB）产品通过信通院可信数据库分布式分析型数据库基础能力测评，在基础能力、运维能力、兼容性、安全性、高可用、高扩展方面获得认可。

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