Doris向量化执行引擎原理(概述)-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Doris向量化执行引擎原理(概述)。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Doris向量化执行引擎原理

一、向量化执行引擎的概述

向量化执行引擎是一种高效的数据处理方式，它将数据分为多个向量进行处理，能够充分利用 CPU 的 SIMD 指令集，提高数据处理的效率。在 Doris 中，向量化执行引擎被广泛应用于查询优化、数据压缩、聚合计算等方面，能够显著提高 Doris 的查询性能和数据处理能力。

二、向量化执行引擎的实现原理

数据结构

向量化执行引擎中的数据结构主要包括列式存储、行式存储、位图存储等。其中，列式存储是最常用的存储方式，它将同一列的数据存储在一起，能够提高数据压缩和查询性能。行式存储则是将一行数据存储在一起，适用于写入操作。位图存储则是将数据按照二进制位进行存储，能够高效地处理数据过滤和聚合计算。

SIMD 指令集

向量化执行引擎使用 SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集来实现数据的并行处理。SIMD 指令集能够在一次指令中同时处理多个数据，从而提高数据处理的效率。

在 Doris 中，向量化执行引擎使用 AVX（Advanced Vector Extensions）指令集来实现 SIMD 并行处理。它是 Intel 公司推出的一种 SIMD（Single Instruction Multiple Data）指令集。AVX 指令集能够在一次指令中同时处理多个数据，从而提高数据处理的效率。

AVX 指令集扩展了 SSE（Streaming SIMD Extensions）指令集，增加了更多的指令和寄存器，**能够处理更多的数据。****AVX 指令集支持 256 位的向量操作，相比 SSE 指令集的 128 位向量操作，能够提高数据并行处理的效率，**从而提高数据处理的吞吐量。

Doris 的向量化执行引擎使用 AVX 指令集来实现数据的并行处理。在 Doris 中，向量化执行引擎将数据分为多个向量进行处理，每个向量的长度为 256 位，能够充分利用 CPU 的 SIMD 指令集，提高数据处理的效率。同时，向量化执行引擎使用编译优化和多线程并发等技术，能够显著提高数据处理的性能和效率。

操作符重载

向量化执行引擎将操作符重载应用到数据处理中，可以提高代码的复用和查询性能。

在 Doris 中，向量化执行引擎支持多种操作符重载，如加减乘除、位运算等，能够高效地处理数据的计算和聚合操作。

编译优化

向量化执行引擎采用编译优化技术来提高数据处理的效率。

在 Doris 中，向量化执行引擎使用 LLVM 编译器来进行代码优化和生成，能够提高代码的执行效率和运行速度。同时，向量化执行引擎还采用了多种优化技术，如循环展开、指令调度、内联函数等，能够显著提高代码的执行效率和运行速度。

多线程并发

向量化执行引擎使用多线程并发来实现数据的并行处理。

在 Doris 中，向量化执行引擎采用了多种并发技术，如线程池、原子操作、锁等，能够充分利用 CPU 的多核处理能力，提高数据处理的效率和性能。

三、总结

本文对 Doris 的向量化执行引擎的实现原理进行了详细的分析，包括数据结构、SIMD 指令集、操作符重载、编译优化和多线程并发等方面。向量化执行引擎是 Doris 的核心技术之一，能够显著提高 Doris 的查询性能和数据处理能力。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-626813.html

到了这里，关于Doris向量化执行引擎原理(概述)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！