聊聊Doris向量化执行引擎-过滤操作 Doris是开源的新一代极速MPP数据库，和StarRocks同源，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。 本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。 过滤操作的SIMD向量化函数是_evaluate_vectorization_predicate：和StarRocks实现大致类似，但稍有不同： SegmentIterator::_evaluate_vectorization_predicate 执行过程如下图所示： 1、通过1个字节bool类型的ret_flags数组来表示是否满足过滤条件，1表示满足条件，0表示不满足 2、AVX2指令集环境下：通过_mm256_loadu_si256封装的指令函数加载
聊聊StarRocks向量化执行引擎-过滤操作 StarRocks是开源的新一代极速MPP数据库，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。 本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。 过滤操作的SIMD向量化函数是filter_range，我们以binary类型的列为例： BinaryColumnBase<T>::filter_range 执行过程如下图所示： 1、通过1
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4、上面代码耗时因素在于循环次数非常多，等于data数组的大小 5、如果可以降低循环次数，同时保证单次循环耗时变化不大，总体执行效率更高。
其架构： 这里重点关注他的向量化引擎。PG的执行引擎是Record-Oriented的火山模型，也就是面向行。ADB自研了Block-Oriented向量化执行引擎。 对于Record-Oriented通过getNext()接口每次获取一个记录，Block-Oriented模式下通过getNextBlock()接口一次获取一批记录，同时每个算子综合运用向量化和即时编译技术 ，对这一批记录执行相同处理逻辑，从下面的收益出发，获得更高效的资源利用，从而使执行更快： 1）每行读取和使用相同逻辑处理一批记录，能获得更高的CPU指令和数据缓存命中率 2）从一次函数调用处理一条记录到一次函数调用处理一批数据 ，从CPU获得更好的指令流水线执行，同时也有利于编译器生成SIMD指令提高执行效率 其宣讲稿中展示了向量化分组聚合场景： 向量化按批读取和处理的行为在本批次中让需要处理的数据和指令都驻留在CPU的L1 同时对该批次数据进行相同指令的处理，也能让CPU更好地流水线执行，减少CPU Hazards。即时编译代码生成针对表达式处理场景，直接避免了解释执行模式下高频函数调用。
PG 向量化引擎 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理，以作分析。 未来会改进这一部分，例如当一些节点不能向量化时不再转换到原始执行计划，而是使用Batch/UnBatch节点来产生一个向量化和非向量化节点来兼容。 4）支持逐步实现一个新的向量化执行节点。 当前仅支持向量化SeqScan和Agg，但是开启向量化插件后，其他包括Join的查询也可以执行。 5）继承原始执行器代码。 我们选择了一个更加平滑的方式更改当前PG执行器节点并将之向量化，而不是重新写整个执行器。拷贝了当前执行器node的c文件到我们的扩展中，基于此添加了向量化逻辑。 由于向量化引擎需要在所有节点中支持向量化处理，因此遵循上述思路，我们选择使用CustomScan。
PG 向量化引擎--2 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理，以作分析。 我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。 复制当前并行扫描并实现向量化Gather，保持接口都是VectorTupleTableSlot。我们基本思路是复用当前PG执行逻辑大部分代码，然后进行向量化，并逐步进行性能调优。 还有用于并行查询的特殊节点，所以如果我们想为向量化操作提供并行执行，我们还需要用自定义节点替换这个节点。 当然并不意味着新版本的PG不需要向量化执行器。无论如何，我认为向量化执行器至于与列存结合才有意义。 Konstantin Knizhnik的测试 将vectorize_engine移植到master。
openGauss向量化引擎--hash join 传统的行执行器采用一次一个元组的执行模式，执行过程中CPU大部分时间没有用了处理数据，都用在了遍历执行树等操作，导致CPU的有效利用率较低。 面向OLAP场景大量函数调用次数，需要巨大开销，为解决次问题，openGauss中开发了向量化引擎。采用一次一批元组的执行模式，可大幅减少遍历执行节点及调用函数的开销。 本文主要介绍hash join如何进行向量化的。 VecHashJoin 向量化hash join的算子是VecHashJoin。其执行函数是ExecVecHashJoin，分为2个阶段：HASH_BUILD和HASH_PROBE。
执行&查询引擎 Hive On Spark 基本概述 Hive支持使用Spark作为底层执行引擎，以获得比MapReduce更快的处理性能。
Zombodb执行引擎不像PG那样复杂，能搞若干年，Zombodb的执行引擎简单用一幅图概括其核心工作。 2.执行引擎 接下来就是Zombodb执行引擎的结构了，内部包括： 每个表的元组描述符 元组描述符在这里表示你查询的时候的某些列信息。 事务回滚：abort，给ES Bulk发起立刻终止请求并释放执行引擎的所有成员占用的内存。 单独还放到了执行引擎里面，像其他的zdb查询缺没有放到执行引擎里面，例如： zdb.terms 要回答这个问题，首先我们需要知道这两个函数的实现入参都有一个ctid，而根据Zombodb代码中的注释与调用入口 ，可以发现这两个放到执行引擎里面，是为了方便解决HOT问题。
以查询计划执行为例。 CPU的SIMD指令进行优化，从而造成查询执行效率低下的问题。 向量化执行就是解决上述问题的一种有效手段。 作为国内领先的数据库厂商，腾讯云数据库一直致力于推动国产数据库学术人才培养和技术创新生态建设发展。 在本期DB · 洞见直播中，我们邀请到了腾讯云数据库高级工程师胡翔，来为大家介绍向量化执行的最新技术创新、基本原理以及向量化引擎的相关实现。 专家介绍 胡翔 腾讯云数据库高级工程师 博士毕业于中国科学院软件研究所，加入华为高斯实验室工作多年，加入腾讯后主要负责TDSQL PG版数据库向量化执行引擎等相关特性的设计开发工作。
，所以有时候我们会认为线程为执行引擎的的一个实例，这种说法可能并不准确，但是每一个Java线程的运行都会伴随着执行引擎的执行过程。 在JVM中执行引擎通常又是如何去执行字节码呢？ 知道了HotSpot虚拟机的执行引擎如何执行程序之后，我们思考下执行程序在哪里呢？ 上面我们说过线程的运行都会伴随这执行引擎执行的过程，而线程需要执行的方法都存储在虚拟机栈中，而执行引擎需要执行程序就是当前虚拟机栈的栈顶栈帧，在上一节谈及虚拟机栈的时候我们谈过栈帧（Stack Frame 执行引擎运行的所有字节码指令都只针对当前栈帧进行操作。
加载class的功能是由类加载器实现的，那么执行其中字节码的功能就是由字节码执行引擎执行的。下图为虚拟机的基本结构图。 ? 虚拟机的执行引擎有很多种，不同的执行引擎也有很大的差别，它们主要的区别如下： 最简单的执行引擎是一次性解释字节码。 另一种执行引擎叫做即使编译器，但会很消耗内存。 执行引擎会把第一次执行的字节码编译成本地机器代码，本地机器代码会被缓存，当方法第二次调用时可以直接使用缓存中的本地机器代码，提高程序的运行效率。 还有一种执行引擎叫自适应优化器 。 执行引擎是由硬件芯片构成，它用本地代码执行字节码。 上面所说的都是不同执行引擎的的执行特性，但无论是哪一种执行引擎其中最基本的功能都是执行字节码。 其实对于执行引擎来说，在活动的线程中，只有位于栈顶的栈帧才是有效的，它被称之为当前栈帧，和这个栈帧相关联的方法称为当前方法。 执行引擎运行时的字节码指令都是针对当前栈帧进行操作的。
向量化执行就是这种方式的典型代表，这项寄存器硬件层面的特性，为上层应用程序的性能带来了指数级的提升。 向量化执行，可以简单地看作一项消除程序中循环的优化。这里用一个形象的例子比喻。 为了制作n杯果汁，非向量化执行的方式是用1台榨汁机重复循环制作n次，而向量化执行的方式是用n台榨汁机只执行1次。 为了实现向量化执行，需要利用CPU的SIMD指令。 ClickHouse的向量化执行机制主要依赖于SSE指令集，下面简要介绍之。 SSE指令集 SSE指令集是MMX的继任者，其第一版早在Pentium III时代就被引入了。
作业提交运行过程 Flink 资源管理 Flink Share Slot Flink 作业调度 Flink 错误恢复 Flink整体架构 Flink整体架构从下自上分为： 物理资源层 Runtime统一执行引擎 API层 High-level API层 Flink可以运行在多种不同的环境中： 单进程、多线程运行 Yarn集群 K8S集群 各种云环境 针对不同的运行环境，Flink提供了一套统一的分布式作业引擎 在将作业提交到AM的Dispatcher后，Dispatcher首先会启动一个JobManager，然后JobManager会向ResourceManager申请资源启动作业中的具体任务，此时根据Flink 注册相应资源后再选择空闲资源进行分配 ResourceManager在选择到空闲的Slot以后，就会通知TaskManager将该Slot分配给JobManager，然后TaskExecutor进行记录，会向JobManager ResourceManager的SlotManager组件(5.register) 此时SlotManager会从空闲的Slot中选取一个分配给Task 分配完成以后，ResourceManager会向TaskManager
JVM底层原理解析及知识点整理已开源： Githubi地址 JVM执行引擎 执行引擎概述 执行引擎是Java虚拟机的核心组成部分之一。 虚拟机是一个相对于“物理机”的概念，这两种机器都有代码执行能力，其区别是物理机的执行引擎是直接建立在处理器、缓存、指令集和操作系统层面上的，而==虚拟机的执行引擎则是由软件自行实现==的，因此可以不受物理条件制约地定制指令集与执行引擎的结构体系 简单来说，JVM中的执行引擎充当了将高级语言翻译为机器语言的译者. 工作过程 - 从外观上来看，所有的Java虚拟机的执行引擎输入、输出都是一致的：输入的是字节码二进制流，处理过程是字节码解析执行的等效过程，输出的是执行结果。 如果已超过阈值，那么将会向即时编译器提交一个该方法的代码编译请求。
在了解执行引擎前先了解一下计算机的语言的发展历史。如下： 机器码？ 机器码是通过各种二进制表示的一串可以被计算机直接运行的指令，这种也叫机器语言，通常用010110这种来表示。 什么是jvm的执行引擎？ 执行引擎是JVM的核心组成部分之一，主要用来执行Java生成.class的字节码,解析成各种cpu所能执行的二进制指令。 因为JVM加载字节码相关指令后，这些字节码指令、符号表和其他辅助信息无法被操作系统直接识别运行，所以就需要执行引擎来实现。 个人理解：执行引擎就类似将中文翻译成英文或日文，而翻译的这个人可以类似这种引擎，目的是让大家听得懂。 ? Java 代码编译和执行过程 ? 最后 JVM执行引擎是JVM的核心功能，主要起到翻译工作，当然有直接翻译和间接翻译（JIT），起到非常关键的作用，通过热点探测进行统计是否通过编译器进行生成系统可执行的机器码，对后续相关的对象逃逸也跟此内容关联极大
客户端VM编译器不会尝试执行服务器VM中编译器执行的许多更复杂的优化，但作为交换，分析和编译一段代码所需的时间较少。这意味着客户机VM可以启动更快，并且需要更小的内存占用。 这是通过在应用程序线程执行时进行大量跟踪和扫描工作来实现的。 运行在最终用户机器上的JIT实际上执行字节码并在第一次执行时编译每个方法。 但是，JIT编译有几个问题。 由于执行动态加载类的强大功能，基于Java技术的程序可以随时更改。这使得执行许多类型的全局优化变得更加困难。 一旦Java HotSpot自适应优化器在执行期间收集关于程序热点的信息，它不仅将热点编译为本机代码，而且还对该代码执行广泛的方法内联。 内联有重要的好处。
在“国产数据库硬核技术沙龙-TDSQL-A技术揭秘”系列分享中，5位腾讯云技术大咖分别从整体技术架构、列式存储及相关执行优化、集群数据交互总线、Fragment执行框架/查询分片策略/子查询框架以及向量化执行引擎等多方面对 今天带来本系列分享中最后一篇腾讯云数据库高级工程师胡翔老师主题为“TDSQL-A向量化执行引擎技术揭秘”的分享的文字版。 1.4 向量化查询执行引擎 这部分主要介绍的是，如何结合前面提到的向量化和列存储技术，来对查询执行引擎进行向量化加速计算。 基于向量化查询执行引擎，每层算子获取的都是表示成列向量的一组元组，并对每个列向量进行批量计算。 1.5 向量化执行实例 下面通过一个聚合计算的例子来进一步介绍向量化执行的具体步骤。 最后，在计算上，CK采用向量化执行方式，利用SIMD指令加速。 2.2 存储引擎 在存储引擎上来看，TDSQL-A和CK各有自己鲜明的特点。
近期笔者和另一开发者wsr在MOKIT程序中加入了fchk(),py2molpro,py2molcas,py2qchem等模块，可用于从PySCF程序向其他量子化学程序传递分子轨道。 （为什么不用Gaussian算完了传轨道给其他程序：因为Gaussian是商业收费程序，有的课题组/机构没买） （3）自己基于PySCF开发新方法，无现有程序对应，但希望正确地传轨道至下一个量化程序进行后续计算 注意Windows预编译版不支持本文功能，内含的是Gaussian与其他量化程序传轨道的小程序。
1.1 什么是执行器 执行器是处理一个由执行计划节点组成的树，并返回查询结果 1.2 PlanNode(执行计划节点) 本质上就是数据处理 ? 1.3 PlanTree(执行计划树) 如以下所示的Query查询树 ? cacheline不友好 1.3.2 向量化模型(VECTORIZATION Model) 和迭代模型一样，每一个执行节点实现一个next函数，区别在于每一次迭代，执行节点返回一组tuple, 而非一个 1.4.3 新的执行节点MONTION 新的执行节点采用MONTION，是一个并行化的执行节点 ? 1.4.4 包含Motion的执行计划树 ? 3 Dispatcher 3.1 GPDB执行器面对的问题 有了分布式PLAN，一堆计算资源怎么分配调度和执行起来?
TDSQL-A for PostgreSQL,腾讯云自研的新一代分析型数据库，全面兼容PostgreSQL语法，高度兼容Oracle语法，支持行列混合存储，提供高性能海量数据实时存储和高效复杂查询分析能力。适用GB~PB级数据OLAP处理能力。
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