涛思数据 SIMD与列式计算：时序数据库向量化执行引擎原理

向量化执行引擎的加速效果来自两方面：摊薄算子的固定调用开销，以及利用CPU的SIMD与缓存能力。它把数据库的执行效率从逐行解释执行提升到批量编译执行的层次。对于以聚合与扫描为主的时序查询，向量化的收益尤为显著——这也是近年新架构的时序数据库普遍采用向量化执行引擎的原因。TDengine的向量化查询引擎结合列式存储，使大范围聚合查询的吞吐量相比逐行引擎有明显提升，为高基数、大数据量场景下的交互式分析

• 型号SIMD与列式计算：时序数据库向量化执行引擎原理
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