梧桐数据库(WuTongDB):Vectorized Query Optimizers 简介
向量化查询优化器(Vectorized Query Optimizers)是现代数据库系统中的关键部分,尤其在列式数据库(如 Apache Arrow、ClickHouse、MonetDB 和 Apache Druid)中得到了广泛应用。它通过批量处理数据(即向量化处理)来提高查询执行的速度,而不是逐行处理数据。以下是对向量化查询优化器的详细讲解:
1. 传统查询执行(逐行处理)
在传统的数据库系统中,查询通常是以逐行的方式执行的。例如,在 SQL 查询中使用 WHERE
子句进行过滤时,每次都会对一行数据进行单独处理:
- 数据引擎从存储中一行行地获取数据。
- 对每一行数据进行相应的操作(如过滤、投影、聚合等)。
- 逐行处理导致了大量的函数调用和上下文切换,这样会产生性能开销,如 CPU 缓存未命中等问题。
2. 向量化查询执行(批量处理)
与逐行处理不同,向量化查询执行是按批处理数据的(通常称为向量)。向量可以是一个数组或多个值的集合,通常是一列数据或表中的一部分。向量化执行的主要特点包括:
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批量大小:向量化执行不是逐行处理,而是一次处理固定大小的批量数据(通常是数千行)。这样可以减少函数调用的开销以及上下文切换的次数。
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SIMD 指令:单指令多数据(Single Instruction, Multiple Data, SIMD) 是一种并行处理技术,它允许在一次操作中对多个数据点进行处理。向量化执行充分利用了 SIMD 指令,从而提高了 CPU 的效率。
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内存访问高效:向量化执行改善了缓存局部性,因为在列式存储格式下,数据是按列连续存储的。批量处理数据时,由于数据已在 CPU 缓存中,可以减少缓存未命中的情况。
3. 向量化查询优化器的主要优势
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更好的 CPU 利用率:通过批量处理数据,并使用 SIMD 指令,向量化执行能够在每个操作中减少 CPU 周期,从而提高处理吞吐量。
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减少函数调用开销:传统的逐行处理需要对每一行进行函数调用,而向量化执行对一批数据进行相同的操作,减少了重复的函数调用开销。
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提高缓存利用率:向量化执行时,同一列的数据被按顺序处理,这有助于提高缓存命中率。在列式存储系统中,数据按列存储,这样向量化执行可以更有效地利用缓存。
4. 向量化查询优化器的关键组件
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向量化操作:像过滤、投影、聚合等操作都被重新设计为对向量(批量数据)进行处理,而不是逐行处理。这些操作通常被优化为使用 SIMD 指令,并采用对缓存友好的算法。
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列式处理:向量化执行非常适合列式存储格式。列式数据库按列存储数据,而不是按行存储,这使得向量化执行能够高效地处理单一列的数据。
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内存访问模式:向量化优化器旨在与高效的内存访问模式协同工作,确保能够在处理大批量数据时减少对主存的频繁访问。
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流水线执行:某些系统(如 ClickHouse)实现了流水线向量化执行模型。优化器将查询计划分解为更小的流水线,每个流水线并行处理向量化数据。
5. 向量化查询执行的实际应用
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Apache Arrow:Arrow 是一种内存中的列式数据格式,专为优化分析型工作负载的性能而设计。Arrow 的向量化处理通过减少数据移动和计算时间来加速大数据集的查询。
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MonetDB:MonetDB 是最早采用向量化执行的数据库之一,它以列式格式存储数据,并以向量化的方式处理查询,以充分利用现代 CPU 架构。
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ClickHouse:ClickHouse 是一种快速的列式 OLAP 数据库,通过向量化查询执行实现了高性能。它按列处理数据,并对批量数据应用向量化函数。
6. 向量化查询执行的挑战
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内存带宽限制:即使使用向量化处理,当需要处理大量数据时,内存带宽可能成为瓶颈。
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复杂查询类型:某些复杂的查询(如涉及大量连接或子查询的查询)可能无法完全受益于向量化执行,因为将其优化为 SIMD 处理较为复杂。
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批量大小调优:确定最佳批量大小至关重要。如果批量大小太小,切换操作的开销会增加;如果批量大小太大,内存限制和缓存局部性可能会受到影响。
7. 最近的发展
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混合系统:一些现代数据库根据工作负载的类型,结合使用向量化和传统的逐行执行。例如,对于大量随机访问的查询,逐行执行可能会表现得更好。
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自适应向量化执行:类似 DuckDB 和 Hyper 这样的系统能够根据数据和查询的复杂度,自适应地在逐行和向量化执行之间切换。
总结
向量化查询优化器通过批量处理数据,而不是逐行处理数据,充分利用现代 CPU 架构的优势。通过使用 SIMD 指令、优化内存访问模式和批量处理数据,向量化执行能够显著提高查询性能,尤其适用于分析型工作负载和列式数据库。
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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