企业级IT与信创国产化深度观察 | 大观视界
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参数规格
共 20 项| 产品名称 | SIMD与列式计算：时序数据库向量化执行引擎原理 |
|---|---|
| 产品系列 | 数据库 |
| 官方介绍 | 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提供了执行层面的支撑。 |
| 执行模型 | 处理单位 |
| 调用开销 | SIMD利用率 |
| 缓存效率 | 内存占用 |
| 火山模型 | 单行 |
| 高 | 极低 |
| 低 | 低 |
| 向量化 | 批次 |
| 低 | 高 |
| 高 | 中 |
| 编译执行 | 批次 |
| 最低 | 高 |
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| 互动和支持 | 加入技术论坛 | 联系销售 | 添加公众号 | 查看源代码 | 下载 TDengine |
| 连续聚合与最新值缓存 | 时序数据库预聚合的性能工程实践 » |
| 资料来源 | 企业官网产品页 https://www.taosdata.com/time-series-database-knowledge/39760.html |
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