ADB的自研向量化执行引擎是如何提升大数据量分析场景的性能的？
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ADB在保留原生Greenplum/PostgreSQL引擎的同时，自研了Block-Oriented(Batch-at-a-time)向量化执行引擎。该引擎通过每次处理一批记录（而非单条记录），并综合运用向量化(Vectorization)和即时编译(JIT)技术，提高了CPU指令和数据缓存命中率，减少了函数调用次数和开销，降低了内存分配回收次数和碎片管理开销。此外，向量化执行还能更好地利用CPU的指令流水线执行，减少分支预测失败，并有利于编译器生成SIMD指令，从而提高执行效率。
2024-08-21 17:30:38赞同 3 展开评论 打赏
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