数据库查询优化中的向量化执行（Vectorized Execution）技术 描述 向量化执行是一种现代数据库查询优化技术，通过批量处理数据（按列组织的批次）而非传统的逐行处理，显著提升CPU利用率与查询性能。其核心思想是利用CPU的SIMD（单指令多数据）指令和缓存局部性，减少函数调用开销，优化内存访问模式。适用于OLAP场景（如聚合、扫描等操作）。 解题过程 1. 传统逐行执行的瓶颈 问题 ：传统迭代器模型（如Volcano模型）每次调用 next() 函数返回一行数据，导致高频度的函数调用开销，且无法充分利用CPU流水线和缓存。 示例 ：若处理100万行数据，需调用100万次 next() ，CPU大量时间浪费在指令跳转而非计算。 2. 向量化执行的基本原理 批量处理 ：将数据按列分块（如每批次1024行），每个算子一次性处理一批数据。 列式存储配合 ：数据按列存储（如Apache Parquet），使得同一列的数据在内存中连续分布，便于批量加载到CPU缓存。 SIMD优化 ：CPU可对一批数据中的多个值同时执行同一操作（如同时计算8个整数的加法），提升并行度。 3. 向量化执行的实现步骤 步骤1：数据批次化 将原始数据划分为固定大小的批次（称为"向量"或"块"），每个批次包含多行中同一列的数据。 示例 ：查询 SELECT SUM(salary) FROM employees ，若批次大小为1024，则每次从 salary 列加载1024个值到内存。 步骤2：算子向量化改造 将传统算子（如扫描、过滤、聚合）改为批量处理接口。例如： 扫描算子 ：一次性读取多行数据到缓冲区。 过滤算子 ：对整批数据应用条件，生成布尔向量（标记符合条件的位置）。 聚合算子 ：对整批数据局部聚合，再合并结果。 步骤3：内存访问优化 利用列式存储的局部性，按列连续访问数据，减少缓存缺失。 示例 ：计算 SUM(salary) 时，仅需顺序访问 salary 列，避免跳行访问其他无关列。 步骤4：SIMD指令应用 编译器或手动嵌入SIMD指令（如AVX指令集），对批量数据并行计算。 示例 ：使用AVX指令一次性对8个32位整数求和，较单条指令提升8倍吞吐量。 4. 向量化执行的优势与局限 优势 ： 减少函数调用次数，降低开销。 提高CPU缓存命中率，减少内存延迟。 利用SIMD指令加速计算密集型操作。 局限 ： 适用于OLAP场景，OLTP中单行操作优势不明显。 需要列式存储配合，改造传统行式存储引擎成本较高。 数据倾斜或小批次处理时效果可能下降。 5. 实际应用案例 数据库系统 ：ClickHouse、Snowflake、Amazon Redshift等均采用向量化执行引擎。 示例对比 ：在ClickHouse中，对10亿行数据做聚合查询，向量化执行可比逐行执行快5-10倍。 总结 向量化执行通过批量处理数据、优化内存访问和硬件并行能力，突破传统逐行处理的性能瓶颈。理解其原理需结合列式存储、CPU架构与算子改造，是数据库优化中提升吞吐量的关键技术。