梧桐数据库（WuTongDB）：向量化查询优化器在实际实现中的技术细节和底层算法

鲁鲁517

于 2024-09-23 10:40:03 发布

阅读量939

点赞数 20

分类专栏：梧桐数据库文章标签：梧桐数据库

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lunan/article/details/142452416

版权

关于向量化查询优化器的进一步细节，特别是在实际实现中的技术细节和底层算法，我们可以从几方面深入探讨：包括源码分析、具体算法优化和硬件层面的进一步利用。我将以ClickHouse和Apache Arrow为例，同时详细解释实现中的一些关键组件。

1. ClickHouse 向量化执行的源码与实现

ClickHouse 是一个典型的列式数据库，通过高度优化的向量化查询执行器，实现了出色的查询性能。为了深入理解其向量化实现，我们可以从以下几个方面展开。

1.1 数据的批处理执行

在 ClickHouse 中，查询操作不是对每一行数据逐行处理，而是对列进行批量处理。具体实现中，Block 是 ClickHouse 的数据结构，它代表一个列式存储的批次。

Block 类：Block 是 ClickHouse 中的核心数据结构，它表示多个列的批处理数据。每个 Block 包含若干行的数据，但这些数据是按列存储的。例如，一个 Block 可能包含 ColumnA 和 ColumnB，每个列都有若干行数据。

class Block
{
   
public:
    using Container = std::vector<ColumnPtr>;
    Container data;

    // 获取列
    ColumnPtr getColumn(size_t index) const {
    return data[index]; }
    size_t rows() const {
    return data.empty() ? 0 : data[0]->size(); }
    size_t