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
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 columns() const { return data.size(); }
};
在批量处理数据时，Block 中的列被一批一批地加载到内存中，并在操作（如过滤、投影、聚合等）上执行。
1.2 向量化的执行逻辑
ClickHouse 的向量化查询处理逻辑主要依赖于批处理执行框架。查询被拆解为多个操作，具体每个操作在数据块（Block）上执行。
以过滤操作为例，假设我们要执行 SQL 语句：
SELECT * FROM table WHERE columnA > 10;
在 ClickHouse 的向量化执行器中，该查询的执行流程如下：
- 数据批次加载：首先，从列式存储中按块（
Block）读取columnA的数据。假设每个Block包含 1024 行数据。 - 向量化过滤执行：通过
IColumn::filter()方法对columnA的整个批次数据进行过滤。该方法会生成一个布尔掩码，标识哪些行满足条件（即columnA > 10）。 - 批次结果处理：过滤结果中的每一列都会根据布尔掩码被相应处理，并传递给下一个查询阶段。
下面是过滤操作的源码片段：
ColumnPtr filter(ColumnPtr column, const IColumn::Filter & filter)
{
return column->filter(filter, -1); // 向量化过滤
}
IColumn::Filter 是一个布尔数组，表示每行数据是否满足过滤条件。通过 SIMD 指令优化后的 filter 方法会并行对多个数据元素进行比较，大幅提高过滤效率。
1.3 SIMD 优化的使用
ClickHouse 的查询优化器会自动检测 CPU 架构并选择是否启用 SIMD 优化。在执行过程中，SIMD 指令（如 AVX2/AVX-512）用于批量处理数据。例如，多个整数或浮点数的比较可以一次处理 4、8 或更多的值，从而加速查询操作。
- SIMD 优化库：ClickHouse 使用像
libsimd这样的库来实现批量化的比较、加法等运算。这样，在硬件支持的情况下，数据操作会转化为 SIMD 指令执行。
2. Apache Arrow 的底层优化与源码
Apache Arrow 作为一个内存中高效的列式数据格式，专注于高性能的数据处理。它与向量化执行有着天然的契合点。Arrow 的实现通过内存格式与批处理机制，使数据在查询过程中保持高速处理。
2.1 Arrow 的内存格式
Arrow 的核心是其内存格式。Arrow 表示的是一个高度压缩的、连续的内存数据布局，使得列的数据可以被高效地加载到 CPU 缓存中。每一列都是一个向量，Arrow 使用统一的二进制格式来存储列向量数据。
例如，Arrow 的 FloatArray 存储浮点数列时，是将数据以连续的内存块存储，确保在批量处理时可以直接从内存中读取并利用 SIMD 进行处理。
class FloatArray : public Array
{
public:
const float* raw_values() const { return reinterpret_cast<const float*>(raw_data_); }
// SIMD 操作可以直接处理这个连续的内存数组
};
2.2 向量化执行中的批处理
Arrow 的 RecordBatch 是表示批处理的基础结构，它包含多个列的向量化数据。RecordBatch 中的每一列数据都以 Arrow 格式存储，方便后续批量操作。
class RecordBatch
{
public:
std::vector<std::shared_ptr<Array>> columns; // 每列都是一个向量
// 获取某列
std::shared_ptr<Array> column(int i) const { return columns[i]; }
};
2.3 SIMD 优化的实际应用
Apache Arrow 提供了丰富的向量化操作库，并直接利用 SIMD 指令集对列数据进行处理。例如，进行数据的过滤、投影或排序时，Arrow 中的 SIMD 加速代码会批量执行这些操作。
假设你需要对 FloatArray 列进行求和操作，Arrow 会将整列的数据加载到 SIMD 寄存器中并进行批量处理：
float SIMD_sum(const FloatArray& array)
{
const float* values = array.raw_values();
__m256 sum = _mm256_setzero_ps(); // 初始化一个 SIMD 寄存器
for (size_t i = 0; i < array.length(); i += 8)
{
__m256 val = _mm256_loadu_ps(&values[i]);
sum = _mm256_add_ps(sum, val); // 批量求和
}
return horizontal_sum(sum); // 将 SIMD 寄存器中的值汇总
}
在此过程中，SIMD 指令一次处理 8 个浮点数，从而显著加速聚合操作。
3. 向量化执行的进一步优化策略
3.1 向量化查询计划生成
向量化查询优化器通过将 SQL 查询解析为逻辑查询计划，生成最优的向量化执行计划。这种计划生成器不仅会考虑到传统的 IO 和 CPU 成本，还会特别针对批处理和 SIMD 进行优化。例如：
- 过滤下推：优化器会将过滤条件尽可能提前推送到数据源层，减少需要处理的批次数据。
- 列裁剪：向量化执行中只会提取查询所需的列，避免加载不必要的列数据。
3.2 动态调节批次大小
向量化执行器中的批处理大小（batch size）是可动态调节的。在高性能硬件（如支持 AVX-512 的 CPU）上，较大的批次可能会提高处理效率。而在内存有限的系统中，批次大小可能需要根据可用内存动态调整。现代优化器会基于代价模型，估算最优的批次大小。
3.3 SIMD-friendly 数据结构
为了更好地利用 SIMD，现代数据库系统会设计 SIMD-friendly 的数据结构。比如，将数据按 4 字节、8 字节对齐存储，以便 SIMD 寄存器可以高效地加载和处理。
总结
向量化查询优化器的实现依赖于紧密结合硬件特性（如 SIMD 指令集、缓存局部性）与批量处理数据的算法设计。在实际应用中，像 ClickHouse 和 Apache Arrow 这样高度优化的系统，通过批次加载数据、SIMD 优化操作和动态调整执行计划，能够显著提升查询性能。通过了解底层的源码与实现细节，可以发现向量化执行背后精心设计的算法和硬件优化策略。
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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