数据库的查询执行计划中的延迟物化与列式存储优化技术

一、延迟物化与列式存储的基本概念
延迟物化（Late Materialization）是一种查询优化技术，指在查询执行过程中，尽可能延迟将列数据转换为完整行（即"物化"）的时机，从而减少不必要的内存和CPU开销。列式存储（Columnar Storage）则是将数据按列而非按行组织存储的方式，每个列单独存储为一个数据块。这两种技术结合后，能显著提升分析型查询（OLAP）的性能。

二、列式存储的工作原理

1. 存储结构对比：

   • 行式存储：数据按行组织，例如(id1, name1, age1), (id2, name2, age2)连续存储，适合频繁读写整行的OLTP场景。
   • 列式存储：数据按列组织，例如所有id值连续存储，再单独存储所有name和age值，适合只访问部分列的聚合查询。

2. 列式存储的优势：

   • 高压缩率：同列数据类型一致，易于压缩（如字典编码、行程编码）。
   • 减少I/O：查询只需读取涉及的列，避免扫描无关列的数据。
   • 向量化处理：单列数据可批量加载到CPU缓存，支持SIMD指令优化。

三、延迟物化的执行流程
假设查询为：

SELECT name FROM users WHERE age > 30 ORDER BY name;

在列式存储中，优化器可能生成如下延迟物化计划：

1. 列扫描阶段：

   • 仅读取age列的数据块，过滤出满足age > 30的行位置（如行ID列表）。
   • 再根据行位置读取name列对应的数据，避免直接物化所有列的完整行。

2. 延迟合并：

   • 对过滤后的name数据进行排序，期间仅操作name列和行位置信息。
   • 最终返回结果前，才将name与行位置关联生成结果集（物化）。

四、延迟物化的优化效果

1. 减少内存占用：中间结果仅保留行位置和必要列，避免早期物化所有列。
2. 利用CPU缓存：单列数据连续存储，提高缓存命中率。
3. 并行化优化：不同列的处理可并行执行（如过滤age与排序name）。

五、适用场景与限制

• 适用场景：OLAP查询、多列过滤但只返回少量列的查询。
• 限制：
  • 需要列式存储引擎支持（如ClickHouse、Snowflake）。
  • 点查询或需要整行数据的OLTP场景可能性能下降。

通过结合列式存储与延迟物化，数据库能够高效处理大规模数据分析任务，显著降低资源消耗。