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中间件--ClickHouse-4--向量化执行（什么是向量？为什么向量化执行的更快？）

article 2026/1/18 11:46:55

1、向量（Vector）的概念

（1）、向量的定义

向量：在计算机科学中，向量是一组同类型数据的有序集合，例如一个包含多个数值的数组。在数据库中，向量通常指批量数据（如一列数据的多个值组成的集合）。
理解：Java中的一个int数组或String列表等都算一个向量。
示例：

向量 A = [1, 2, 3, 4, 5]

向量化（Vectorization）：通过单条指令同时对多个数据元素进行操作的技术，例如用一条指令对一个向量中的所有元素执行加法运算。

（2）、向量的特点

同质性：向量中的所有元素都属于同一数据类型。
连续性：向量中的数据在内存中是连续存储的，这使得访问和操作非常高效。
批量处理：可以一次性对整个向量进行操作，而不是逐条处理单个元素。

（3）、向量在ClickHouse中的具体形式

数据块（Block）：
ClickHouse将数据按列式存储，每个列的数据被划分为多个数据块（Block）。每个块包含固定数量的行（如8192行），形成一个向量。
示例：
列 “age” 的数据块可能包含 [25, 30, 35, 40, …]（默认：8192个值）。
SIMD寄存器：
CPU的SIMD（Single Instruction Multiple Data）寄存器（如SSE、AVX）可以同时存储多个数据元素，例如一个 128 位寄存器可存储4个32位整数。向量化执行时，数据块会被加载到这些寄存器中，通过一条指令并行处理多个元素。

2、向量化执行的实现方式

（1）、向量化执行的核心思想

传统行式执行（Row-wise）逐行处理数据，而向量化执行以数据块（向量）为单位处理数据，减少循环次数和函数调用开销。
对比示例：
传统行式方式：循环处理每行 → 处理10000行需要10000次循环；

for i in range(len(data)):result[i] = data[i] * data[i]

向量化方式：每次处理一个块（如8192行） → 仅需2次循环。

  result = [x * x for x in data]

解释：
向量化执行通过SIMD指令（如SSE4.2、AVX）对向量中的多个数据同时执行相同操作，一次可以执行8192个数据，所以只需要2次执行即可。

（2）、ClickHouse的向量化执行流程

数据加载：
列式数据从磁盘加载到内存，按固定大小（如8192行）划分为数据块。
批量运算：
对每个数据块执行操作（如过滤、聚合、计算），利用SIMD指令并行处理多个元素。
结果合并：
各数据块的中间结果合并为最终结果。

（3）、向量化与列式存储的结合

列式存储：
数据按列存储，天然适合批量读取和处理（如只读取需要的列）。
缓存优化：
连续的列数据块更易被CPU缓存命中，减少内存访问延迟。

3、向量化执行与传统执行方式的对比

（1）、传统行式执行（Row-wise）的局限

在这里插入图片描述

（2）、具体性能提升示例

过滤操作：
传统方式：遍历每行，判断 WHERE age > 30 → 循环次数多。
向量化方式：对数据块 age 列的8192个值同时比较 → 一条指令完成。
聚合操作：
传统方式：逐行累加SUM(age) → 8192次加法。
向量化方式：将数据块分成多个SIMD向量，每个向量并行累加 → 减少到约2048次加法。

4、向量化执行的核心优势

（1）、减少函数调用开销

传统方式：每行调用函数 → 函数调用次数与行数线性相关。
向量化：按块调用 → 函数调用次数减少块大小倍。

（2）、提升CPU缓存效率

连续列式数据块加载到缓存，减少内存带宽占用和延迟。
列式存储结合向量化，可减少I/O和CPU周期。

（3）、利用SIMD并行计算

一条指令处理多个数据元素，例如：
- SSE4.2：128位寄存器可同时处理4个32位整数。
- AVX-512：512位寄存器可处理16个32位整数。

（4）、降低控制流开销

传统方式：在逐行执行中，条件判断（如if语句）可能导致分支预测失败，破坏CPU流水线，进而引入性能开销。
向量化：向量化执行可以通过批量处理避免频繁的分支判断，降低了分支预测失败的概率。

5、总结

向量是一组连续存储的同类型数据，可以看作是一维数组。它是批量处理实现的基础。

向量化执行是一种对整个向量（而非单个元素）进行操作的计算方式。它通过减少指令开销、利用SIMD指令集、提高缓存命中率等手段，显著提升了查询性能。

向量化执行是ClickHouse实现高性能的核心技术，其核心思想是批量处理数据并利用SIMD指令并行计算。通过将数据划分为向量（数据块），ClickHouse显著减少了函数调用次数、优化了CPU缓存使用，并充分利用了现代CPU的SIMD能力。与传统行式执行相比，向量化在分析型查询（如过滤、聚合、排序）中性能提升可达 10-100倍，尤其适用于海量数据的OLAP场景。

关键点：

向量 = 数据块 + SIMD并行
优势 = 减少开销 + 缓存优化 + 硬件加速
适用场景 = 列式存储 + 分析查询

逆风翻盘，Dare To Be！！！