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数据库系统执行模型
火山模型
是一种基于迭代器的查询执行模型,它将每个关系代数操作抽象为一个操作符,将整个 SQL 语句构建成一个操作符树,然后自上而下地递归调用 next() 函数来获取和处理数据。火山模型的优点是简单和灵活,每个操作符可以单独实现逻辑,不需要关心其他操作符的细节。火山模型的缺点是性能低效,因为每次只处理一条数据,导致大量的函数调用和数据移动¹²。大多数关系型数据库都使用火山模型,如 SQLite、MongoDB、Impala、DB2、SQLServer、Greenplum、PostgreSQL、Oracle、MySQL 等。
物化模型
是一种基于批处理的查询执行模型,它将每个操作符一次处理所有的输入数据,然后将所有结果一次性输出。物化模型的优点是减少了函数调用和数据移动的开销,提高了 CPU 的利用率。物化模型的缺点是增加了内存的占用和延迟,因为每个操作符都需要等待上游操作符完成才能开始执行。物化模型更适合 OLTP 负载,这些查询每次只访问小规模的数据,只需要少量的函数调用。
混合模型
是一种结合了火山模型和物化模型的优点的查询执行模型,它将每个操作符一次处理一批数据(而不是一条或者所有),然后将这批数据输出给下游操作符。混合模型也称为向量化或批处理模型¹²。混合模型的优点是既减少了函数调用和数据移动的开销,又降低了内存的占用和延迟,同时还可以利用 CPU 的向量化指令来加速计算。混合模型比较适合 OLAP 查询,因为其大大提高了查询执行性能。Presto、Snowflake、SQLServer、Amazon Redshift 等数据库支持这种处理模式。Spark 2.x 的 SQL 引擎也开始支持向量化执行模型。
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原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_47895938/article/details/132688529
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