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每次都需要解释大量指令?使用 PolarDB-X 向量化引擎

介绍 PolarDB-X是阿里巴巴自研的云原生分布式数据库,采用了计算-存储分离的架构,其中计算节点承担着大量的表达式计算任务。这些表达式计算涉及到SQL执行的各个环节,对性能有着重要的影响。为此PolarDB-X引入向量化执行引擎,为表达式计算带来了几十倍的性能提升。 传统数据库执行器的缺陷 现代数据库系统的执行引擎,大多采用一次计算一行数据(Tuple-at-a-time)的处理方式,并且需要在运行时对数据类型进行解析和判断,来适应复杂的表达式结构。我们称之为“标量(scalar)表达式”。这种方式虽然易于实现、结构清晰,但是当需要处理的数据量增大时,它具有显著的缺陷: 为了适应复杂的表达式结构,计算一条表达式往往需要引入大量的指令;对于行式执行来说,处理单条数据需要算子树重新进行指令解释(instruction interpretation),从而带来了大量的指令解释开销。据论文《MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution》统计,在MySQL执行TPC-H测试集的 Query1 时,指令解释就耗费了90%的执行时间。 此外,在最初...

华为云PB级数据库GaussDB(for Redis)介绍第四期:高斯 Geo的介绍与应用

摘要:高斯Redis的大规模地理位置信息存储的解决方案。 1、背景 LBS(Location Based Service,基于位置的服务)有非常广泛的应用场景,最常见的应用就是POI(Point of Interest)的查询,例如用户查找附近的人,附近的餐厅,附近的外卖商家等等。LBS的实现需要数据库存储地理位置信息,开源Redis是一个功能强、效率高、使用方便的缓存数据库,实现了地理位置存储的功能,可以用于LBS的数据存储。 开源Redis 3.2以上版本的Geo功能支持了地理位置信息存储管理,但是内存限制导致没有大规模应用。GaussDB(for Redis)(下文简称高斯Redis)兼容开源Redis的Geo功能,使用磁盘替代内存,突破了开源Redis的内存限制,可以完美解决Geo的大规模应用问题。 2、开源Redis Geo介绍 Redis的Geo功能支持如下 6 个 Geo 的相关操作: geoadd:添加某个地理位置的坐标。 geopos:获取某个地理位置的坐标。 geodist:获取两个地理位置的距离。 geohash:获取某个地理位置的geohash值。 georad...

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