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StarRocks 全面向量化执行引擎深度解析
StarRocks 的向量化执行引擎是其高性能的核心设计，相比传统行式处理引擎（如MySQL），性能可提升 5-10倍。以下是分层拆解：
1. 向量化 vs 传统行式处理
维度 行式处理 向量化处理
数据处理单元 单行数据（Tuple） 数据块（Batch，通常1024行/块）
CPU利用率 低（频繁分支预测失败） 高（顺序处理+SIMD指令优化）
内存访问模式 随机访问（高Cache Miss） 顺序访问（高Cache命中率）
函数调用开销 每行触发函数调用 整批数据单次函数调用
// 行式处理（伪代码）
for (row in rows) {
sum += row.price * row.quantity;
}
// 向量化处理（伪代码）
void vectorized_add(Batch& batch) {
SIMD_float sum = SIMD_load(0);
for (i=0; i<batch.size; i+=SIMD_WIDTH) {
SIMD_float p = SIMD_load(batch.price + i);
SIMD_float q = SIMD_load(batch.quantity + i);
sum = SIMD_fma(p, q, sum); // 融合乘加指令
}
return SIMD_reduce(sum);
}
2. StarRocks 向量化核心设计
(1) 列式内存布局
- 数据按列存储在连续内存中
- 配合列存文件格式（如Parquet）实现零解析开销
struct Batch {
int32_t* c1; // 列1数据指针
float* c2; // 列2数据指针
uint16_t size;// 行数
};
(2) 向量化算子
- 所有算子（Scan/Filter/Agg/Join）均按批处理设计
- 关键优化技术：
- SIMD指令：用AVX2/AVX-512加速计算
- 循环展开：减少分支判断
- 延迟物化：延迟处理非必要列
(3) 免解析优化
- 网络层与存储层使用相同内存格式
- 消除序列化/反序列化开销
3. 性能提升关键点
| 场景 | 优化手段 | 收益举例 |
|---|---|---|
| 过滤(WHERE) | SIMD比较指令+位图过滤 | 10亿行过滤仅需0.5秒 |
| 聚合(GROUP BY) | 向量化Hash表+批量聚合 | 1TB数据聚合快3倍 |
| JOIN | 向量化Hash Join+布隆过滤器 |
1. Scan Batch(1024 rows)
→ 用AVX2指令解析列数据
2. Filter Batch
→ 生成位图（0/1表示行是否通过）
3. Aggregation
→ 向量化Hash表批量更新聚合结果
1. Scan Batch(1024 rows)
→ 用AVX2指令解析列数据
2. Filter Batch
→ 生成位图（0/1表示行是否通过）
3. Aggregation
→ 向量化Hash表批量更新聚合结果
— 控制Batch大小（默认1024）
SET vectorized_chunk_size = 4096;
— 启用高级向量化优化
SET enable_vectorized_engine = true;
SET enable_simd_optimization = true;
(2) 监控指标
— 查看向量化执行比例
SHOW PROFILE WHERE QueryID = ‘xxx’;
— 输出示例：
| Operator | VectorizedRatio | SIMDUsage |
|———-|—————–|———–|
| Scan | 100% | AVX2 |
| Agg | 100% | AVX512 |
(3) 设计约束
避免宽表（超过100列），会降低Cache命中率
优先使用数值类型（比字符串更易向量化）
5. 与同类技术对比
技术 StarRocks ClickHouse Snowflake
向量化粒度 全算子覆盖 部分算子 全算子
SIMD支持 AVX2/AVX-512 SSE4.2 自动选择
内存管理 自定义Arena 系统malloc 托管内存池
StarRocks 的向量化引擎特别适合：
高并发点查：小批量快速响应
大规模分析：TB级数据亚秒级响应
实时计算：流式数据微批处理
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