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DuckDB 是近年来颇受关注的OLAP数据库，号称是OLAP领域的SQLite，以精巧简单，性能优异而著称。笔者前段时间在调研Doris的Pipeline的算子并行方案，而DuckDB基于论文《Morsel-Driven Parallelism: A NUMA-Aware Query Evaluation Framework for the Many-Core Age》实现SQL算子的高效并行化的Pipeline执行引擎，所以笔者花了一些时间进行了学习和总结，这里结合了Mark Raasveldt进行的分享和原始代码来一一剖析DuckDB在执行算子并行上的具体实现。

[DuckDB] 多核算子并行的源码解析

[​DuckDB] 多核算子并行的源码解析

来自社区用户的吐槽：向量化导入太慢了啊，我测试了xx数据库，比Doris快不少啊。有招吗？

Doris开发手记4：倍速性能提升，向量化导入的性能调优实践

先从一个群友的一个实际的问题出发，我们来看看concept可以解决什么问题。是怎么样通过coding实现的。
 

C++雾中风景18:C++20, 从concept开始

先从一个群友的一个实际的问题出发，我们来看看concept可以解决什么问题。是怎么样通过coding实现的。

Apache Doris的BE部分是由C++编写，当出现一些内存越界，非法访问的问题时会导致BE进程的Crash。这部分的问题常常较难排查，同时也很难快速定位到对应的触发SQL，给使用者带来较大的困扰。所以下面会介绍通过Linux的CoreDump快速定位到问题SQL，并复现问题的方式。

Doris开发手记3：利用CoreDump文件快速定位Doris的查询问题

最近在进行Doris的部分查询调优工作，通过perf定位CPU执行热点时，发现了以下的热点部分：

Doris开发手记2：用SIMD指令优化存储层的热点代码

老规矩，咱们还是先从一个简单的查询出发，通过一步步的通过执行计划按图索骥ClickHouse的执行逻辑。

ClickHouse源码笔记6:探究列式存储系统的排序

众所周知，函数模板的使用是C++编译期进行类型推导的过程。通过分析源代码之中函数实参的类型，进一步推断出调用的函数参数的类型，从而自动生成对应的函数，来达到精简代码逻辑的效果。

C++雾中风景17:模板的非推断语境与std::type_identity

话不多说，直接上代码，笔者这里会将所有聚合函数的核心接口代码全部列出，一一梳理各个部分：

ClickHouse源码笔记5:聚合函数的源码再梳理

Selection是关系代数之中重要的一个的一个运算，通常也会用σ符合来selection的实现。

ClickHouse源码笔记4:FilterBlockInputStream, 探寻where，having的实现

这里调用一个abs的函数，我们先打开ClickHouse的Debug日志看一下执行计划。(当前ClickHouse不支持使用Explain语句来查看执行计划，这个确实是很蛋疼的~~）

ClickHouse源码笔记3:函数调用的向量化实现

使用MySQL 8.0的客户端连接Doris时，如果不添加如下参数--default-auth=mysql_native_password的话，总会出现如下提示的密码认证错误：

Doris开发手记1：解决蛋疼的MySQL 8.0连接问题

笔者这里先从一个简单的例子展开，先带大家看看std::make_index_sequence是如何使用的。

C++雾中风景16:std::make_index_sequence, 来试一试新的黑魔法吧

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