openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。...1、Btree索引 openGauss基于PostgreSQL，btree的索引页分为meta页、root页、branch页和leaf页。...依次递进，直到在索引leaf 页找到对应索引条目。该索引条目包含heap页的页号和heap记录的offsetnumber。通过该信息即可定位到具体的heap条目。...2、向量化索引扫描算子 openGauss通过CStoreIndexScan算子进行向量化索引扫描。...向量化索引扫描的优势：兼容向量化引擎其他算子，以达到全算子向量化，减少VecToRow和RowToVec的互相转换；同时减少底层算子函数的调用；因为增加了排序，可如同bitmap扫描一样减少heap页的随机访问
StartRocks来源于DorisDB，执行引擎号称进行了全面向量化。...简单介绍其功能： 向量化带来的优势： 分为1.0和2.0： SIMD指令优化案例： 通过SIMD原语操作函数进行计算时，比如__m128i，这个是128位，若是int类型则是4个int
备注: 标量计算VS向量计算示意图[1] 数据库执行模型对于优化查询性能和系统资源利用率至关重要，火山模型和向量化模型是两种数据库常见的执行模型。...向量化执行 向量化执行模型已在现代数据库引擎被广泛应用，例如ClickHouse、TiDB、StarRocks等。...运行时算子: 分配计算资源，基于Arrow 和RecordBatch批数据处理提供向量化计算能力。...Blaze同时结合了DataFusion 库的强大功能和 Spark 分布式计算框架的可扩展性，但目前可支持向量化的算子覆盖率较低。...Apache DataFusion Comet 是2024年由Apple公司主导开源的Spark向量化执行引擎，与Blaze类似，该项目以 Apache DataFusion 查询引擎 和 Arrow
AnalyticDB是阿里云企业级云原生数据仓库，在GreenPlum和PostgreSQL基础上开发的。语法上对两者保持兼容，功能层面上为GP超集。其架构： 这里重点关注他的向量化引擎。...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...3）内存的分配和回收，也从每条记录的分配回收，到每批记录的分配和回收，整体减少内存分配回收次数和碎片管理的开销 4）在按批处理模型下，代码实现能更好地以向量化方式实现，一方面有利于CPU进行数据预取，另一方面尽可能减少程序的条件跳转...，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
向量化操作示例 1、基本算术运算 一个具有两列的DataFrame， ' a '和' B '，我们希望以元素方式添加这两列，并将结果存储在新列' C '中。...兼容性:Pandas与其他数据科学库(如NumPy和scikit-learn)无缝集成，可以在数据分析和机器学习项目中有效地使用向量化数据。...向量化提高代码的速度 向量化是一种强大的编程技术，可以加快代码的执行速度。这种方法利用底层优化的硬件指令和库，使计算更快、更高效。让我们以Python和NumPy为例，探索向量化如何加快代码的速度。...使用NumPy进行向量化操作 NumPy是一个流行的Python库，提供对向量化操作的支持。它利用了优化的C和Fortran库，使其在数值计算方面比纯Python循环快得多。...向量化加速代码的原理 向量化为加快代码速度提供了几个优势: 减少循环开销:在传统循环中，存在与管理循环索引和检查循环条件相关的开销。通过向量化，可以消除这些开销，因为这些操作应用于整个数组。
opengauss向量化比较后，也会将值进行压缩，也就是将满足条件的都放到前面在一起，但它没有显式使用SIMD指令进行加速，这个地方同样可以应用SIMD permute指令。
号称可提供sub-second级别的查询和高效的实时数据分析。凭借分布式架构，支持高达10PB级别的数据集。其关键特性： 这里我们关注其向量化执行引擎。...通过学习Doris的分享PPT来了解其向量化引擎。首先是向量化。 向量化是将一次一个值的计算转换成一次对一组值的运算过程。...Doris怎么实现向量化呢？通过3方面：列式存储、向量化函数计算框架、向量化算子。 向量化计算框架，传统ab列都需要到内存参与abs的计算。...而向量化的对b列进行abs后过滤掉b列，生成需要的a,abs(b)列。 向量化计算优点：不相关列不参与计算，使得cache更加亲和。向量化计算解决的就是下面论文提出的问题。...指令v开头的是向量化后的指令。 Doris基于SSE，X86架构最通用的向量化指令。
向量化 在之前，我对向量化的方法一直局限在两个点， 第一种是常规方法的one-hot-encoding的方法，常见的比如tf-idf生成的0-1的稀疏矩阵来代表原文本： ?...这种方法（这边以CBOW为例子）都是初始一个固定长度的随机向量作为每个单词的向量，制定一个目标词的向量，以上下文词向量的sum结果作为input进行前向传递，使得传递的结果和目标词向量尽可能一致，以修正初始的随机向量...最近，我们突然发现了第三种方法，GolVe向量化。它也是开始的时候随机一个vector作为单词的表示，但是它不利用神经网络去修正，而是利用了一个自己构造的损失函数： ?...文本分类 刚才开门见山的聊了蛮久向量化，看起来和文本分类没什么关系，确实在通常意义上来讲，我们的最简单最常用的方法并不是向量化的方法，比如通过朴素贝叶斯，N-Grams这些方法来做分类识别。...2.进行tf-idf，将词进行重赋权，字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降，有效的将向量化中的one hot encoding结果进行了修正。
1 几个概念：向量，向量化，标量，元素，组件，标签，原子向量，递归向量 以下叙述参考书籍加自己理解，有叙述不妥的留言 向量vector和标量 个人理解，向量是有方向的，由大于等于2个元素构成的数据类型...但这两个不是向量化函数。??? 3.3向量化的ifelse函数 ifelse(b,u,v) b是布尔值向量，u和v是向量。返回向量。...所以ifelse是向量化的。 4 常见数据结构和向量的关系及常见操作 4.1矩阵 前已述及，矩阵也是向量，特殊的向量，包含量阿哥附加的属性：行和列。所以，矩阵也有模式，例如数值型或字符型。...但向量不能看做有一列或一行的矩阵。 我对矩阵的比喻是‘神龙摆尾’。从左上角开始到右下角结束，有向无环。...对矩阵可以进行各种线性代数运算，矩阵索引，矩阵筛选 矩阵因为是特殊的向量所以可以用向量的方式索引（意义不大）或根据行列进行索引。
.,6.]]) print(arr) print(arr*arr) 4、索引与切片 （1）基础索引与切片 arr=np.arange(10) print(arr) print(arr[5:8]) arr...[5:8]=12 print(arr) （2）布尔索引 names=np.array(["Bob","Joe","Will","Bob","Will","Joe","Joe",]) print(names...arr=np.arrange(16).reshape((2,2,6)) arr.transpose((1,0,2)) #将第二个轴和第一个轴变换位置 运行结果为：[[[ 0 1 2...arr=np.arange(10) print(arr) print(np.sqrt(arr)) （2）自然指数值 exp() print(np.exp(arr)) （3）返回数组的小数部分和整数部分... mean()平均值、sum()求和、cumsum()#从0元素来累计和、cumprod() # 从1元素来累计积 ？？？
For循环与向量化（Vectorization） 写在前面 感谢水友们积极的提问，大猫和村长在此再次表示衷心的感谢。...Vectorized（向量化） 根据Hadley Wickham在其著作Advanced R中第一章所涉及到的内容，R最底层的数据结构只有两种：向量（vector）和列表（list），其他所有的数据格式都是通过这两种最基本的数据结构衍化而来...关于For循环和Vectorization的深入思考 Vectorization在更多包的拓展 现在有很多的R包会对底层的一些函数进行优化，也即是对向量化的进一步优化，我们选择效率较为强大的data.table...总结 通过上面的运行效率排序可以发现： 我们也可以总结出以下两点： 在R语言中一般意义上的数据操作，能够向量化尽量进行向量化，For循环尽量避免使用。...利用data.table进行数据操作有着比R本身向量化更好的效率表现，如果自身对效率的要求更高，可以利用更底层的语言接口进行编写。 最后还有一点需要注意：向量化并不能解决一切问题。
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。...但是为了高效继承zedstore和向量化执行器，我们需要扩展table-AM（VectorTupleTableSlot和对应扫描函数）。...在这种情况下，可以使用标准的PG执行器执行分组和join，同时执行向量化操作以过滤和持续聚集。 这就是为什么Q1在VOPS中快20倍，而不是原型中的2倍。...我们的扩展旨在不更改任何PG内核代码、用户SQL和现有表。我们将继续优化我们的向量化实现：向量化hashagg需要实现向量化hash表、批量计算hash key、批量探测hash表等。
标准SQL命令,以分号 ; 或 \g 结束,可以使用多行 一)、添加新用户和新数据库 初次安装后，默认生成一个名为postgres的数据库和一个名为postgres的数据库用户。...添加新用户和新数据库，除了在PostgreSQL控制台内，还可以在shell命令行下完成。这是因为PostgreSQL提供了命令行程序createuser和createdb。...\conninfo：列出当前数据库和连接的信息。...一个包含数据库名的文件可以通过对该文件前缀 @ 来声明．该文件必需和 pg_hba.conf 在同一个目录。...一些主机名数据库允许将一个IP地址和多个主机名绑定,但是在解析IP地址时，操作系统只会返回一个主机名)。
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。...是的，至于效率，另一种方法是仅对某些plan节点进行向量化，而其他节点不向量化，通过在他们之间添加batch/unbatch节点来实现（这是你说的“在上层传播此错误”？）。...PG catch接收ERROR，反馈给原始非向量化plan。...好的，将对此进行一些实验 7、如何将向量化扫描和并行结合起来（9.6已支持） 目前还没实现。但这个想法与非并行的想法相同。
前言 向量化简单的说就是使用SIMD指令, 来实现使用一条指令同时处理多个数据, MIC中具有32个长度为512位的向量处理单元, 每个向量处理单元可以处理16个32位或者8个64位的数据....这里主要记录一下MIC向量化的使用方式以及一些向量指令的作用....__m512d - 处理双精度向量(float64 vector) __m512i - 处理整形向量, 包括32位和64位整形(int32/int64) 上面的数据类型直接映射到向量寄存器上(vector...我们可以使用 Load Intrinsics(为向量赋值) 和 Store Intrinsics (保存向量的值) 实现向量的存取....例如如果k1的第一位为1, 那么就将v2的第一个整数和v3的第一个整数相加, 作为结果向量的第一个整型的值.
因此，在选择使用LSH索引时，需要根据应用场景权衡精度和效率的需求。 2.2 基于量化/聚类的索引——文件倒排索引(IVF) IVF是最基本的量化索引技术之一。...对于查询向量，一旦识别出相关的聚类，该算法将查询的量化表示与聚类中向量的量化表示进行比较。这种比较比原始向量的比较更快，因为通过量化降低了维度和大小。...然而，其主要区别在于其量化技术。在IVFSQ中，集群中的每个向量都通过标量量化传递。这意味着向量的每个维度都是单独处理的。 简单地说，对于向量的每个维度，我们都设置一个预定义的值或范围。...这些值或范围有助于确定向量属于哪个集群。然后，我们将向量的每个分量与这些预定义值进行匹配，以找到它在集群中的位置。这种分解和量化每个维度的方法使得过程更加简单。...就像 IVFFLAT 和 IVFSQ 一样，一个存储原始向量，另一个存储量化范围，同样的过程也适用于 HNSWFLAT 和 HNSWSQ。
popcnt指令本身也支持sse向量化了，但如果序列非常大 popcnt只能处理8B，怎么办 直观的方法就是把序列按照8B拆开，分段popcnt，或者，向量化？大块？...Harley-Seal算法 和 Faster Population Counts Using AVX2 Instructions[1] 如果没有avx512也可以avx2的话类似_mm256_shuffle_epi8...借助 PSHUFB可以多组popcnt 甚至可以自己主动划分组搞流水线 这里引入Harley-Seal算法 核心思想就是 Carry-Save Adder（CSA）： 给定三个数 a b c 那他们和可以分成两部分...bitmap是经典场景了，但是bitmap不方便管理特长数据 roaringbitmap方案就是截断，优化思路和上面的论文思路相同 另外就是压缩了 bitmagic 压缩bit[4] 吸收了harley-seal
作者：luanhz 导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算...更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。 ?...Pandas中的向量化，就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口，首先要从数据类型谈起。...数值型操作是所有数据处理的主体，支持程度自不必说，布尔型数据在Pandas中其实也有较好的体现，即通过&、|、~三种位运算符也相当于是实现了向量化的并行操作，那么对于字符串和时间格式呢？...03 小结 一门编程语言中的基本数据类型无非就是数值型、字符串型、时间型以及布尔型，Pandas为了应对各种数据格式的向量化操作，针对字符串和时间格式数据专门提供了str和dt两个属性接口（数值型数据天然支持向量化操作
导读 Pandas作为Python数据分析的首选框架，不仅功能强大接口丰富，而且执行效率也相比原生Python要快的多，这是得益于Pandas底层由C实现，同时其向量化执行方式也非常利于并行计算。...更重要的是，这种向量化操作不仅适用于数值计算，对于文本和时间格式也有着良好的支持，而这就不得不从Pandas的属性接口谈起。 ?...Pandas中的向量化，就像6个Pandas一样 说起Pandas中的属性接口，首先要从数据类型谈起。...数值型操作是所有数据处理的主体，支持程度自不必说，布尔型数据在Pandas中其实也有较好的体现，即通过&、|、~三种位运算符也相当于是实现了向量化的并行操作，那么对于字符串和时间格式呢？...03 小结 一门编程语言中的基本数据类型无非就是数值型、字符串型、时间型以及布尔型，Pandas为了应对各种数据格式的向量化操作，针对字符串和时间格式数据专门提供了str和dt两个属性接口（数值型数据天然支持向量化操作
PostgreSQL14新增了一个特性，对IO进行向量化。提供pg_preadv和pg_pwritev函数，以提供同步向量化文件IO接口。...这些映射到preadv和pwritev函数，并且为没有这个函数的系统提供回退实现。还提供了一个封装函数pg_pwritev_with_retry以对short write进行自动重试。...并在上面的基础上使用向量化IO填充新的WAL段文件。以往通过调用write函数以页为单位多次向WAL段文件中写入0。向量化后调用更少次数的pgwritev。真实的次数依赖于操作系统的IOV_MAX。
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