2023年4月7-8日，数据技术嘉年华给我们带了一场数据库行业盛宴。重点关注下向量化引擎的技术实现原理和创新应用点。1、MogDB基于openGauss内核在Copy导入优化方面使用了SIMD指令并行解析，能够提高导入性能10%-20%。SIMD指令优化方面同样可以用到分析型数据库中，比如向量化执行引擎。openGauss本身已实现向量化执行引擎，将执行器以行执行的模式改造成了以batch执行的批

openGauss-向量化执行引擎系列-VecUnique算子openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上，一次处理一批数据，而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化，达到指令级别并行。前期我们介绍了PgSQL Unique算子的实现机制，本文接着介绍openGauss是如何实现Unique算子向量化的。简单来说，openGauss的V

openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScanopenGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上，一次处理一批数据，而不是一次一个元组。这样可以充分利用SIMD指令进行优化，达到指令级别并行。本文关注索引扫描算子CStoreIndexScan，并以btree索引为例。1、Btree索引openGauss基于PostgreSQL，b

openGauss - 内核原理 - BatchStore和Batchsortstate为什么仅ForwardScanDirection取数据openGauss的普通执行引起从Tuplestorestate（物化）和Tuplesortstate（排序）取数据时，会有方向，即ForwardScanDirection：从前向后依次取；BackwardScanDirection：从后向前依次取。但是，在

openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式：排序和hash。本文介绍排序实现机制下的distinct分组聚合如何实现。分组聚合也分为两种使用方式：普通group by和grouping sets等分组集，其中普通group by就是每次查询生成一个分组的聚合；而grouping sets、cube或者rollu

从零开始学习向量数据库，一些基本概念以及索引

国产数据库 - 架构设计 - 初识DorisDoris是一款基于MPP架构的分析型数据库。整体架构很简单，只有两类进程FE和BE。其中FE（Frontend）主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据管理和节点管理相关工作；BE（Backend）主要负责数据存储、查询计划的执行。1、架构业界比较有名另一款的MPP分布式数据库GreenPlum，对照其来说，这里的FE和GPDB的Master相对应

从零开始学习向量数据库，一些基本概念以及索引

国产数据库 - 架构设计 - 初识DorisDoris是一款基于MPP架构的分析型数据库。整体架构很简单，只有两类进程FE和BE。其中FE（Frontend）主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据管理和节点管理相关工作；BE（Backend）主要负责数据存储、查询计划的执行。1、架构业界比较有名另一款的MPP分布式数据库GreenPlum，对照其来说，这里的FE和GPDB的Master相对应

PMDK进行创建文件时调用函数pmem_map_file，而这个函数底层调用mmap，那么这个PMDK和操作系统函数调用有何不同呢？内容Libpmem的pmem_map_file()支持2M/1G（大页大小）对齐方式，这样能够减少页故障频率。另外，pmem_memcpy_nodrain()通过单指令、多数据指令（SIMD）、NT存储指令（MOVNT）拷贝数据。这样的话，通过libpmem的API函