Sammanställning databasförfrågningar i körbara (under-) program ger betydande fördelar jämfört med traditionell tolkad körning. Många av dessa fördelar, såsom minskad tolkning overhead, bättre instruktion kod plats, och ger möjligheter att använda SIMD instruktioner, har tidigare tillhandahållits genom att omforma frågeprocessorer för att använda en vektoriserad exekveringsmodell. I detta dokument försöker vi belysa frågan om hur state-of-the-art insamlingsstrategier relaterar till vektoriserad utförande för analytiska databas arbetsbelastningar på moderna processorer. För detta ändamål undersöker vi noggrant beteendet hos vektoriserade och sammanställda strategier inne i databassystemet Ingres VectorWise i tre användningsfall: Projekt, Välj och Hash Gå med. En av resultaten är att sammanställning alltid bör kombineras med blockvis frågeutförande. Ett annat bidrag är att identifiera tre fall där "loop-compilation" strategier är underlägsna vektoriserad körning. Som sådan, en noggrann sammanslagning av dessa två strategier föreslås för optimal prestanda: antingen genom att införliva vektoriserade genomförandeprinciper i sammanställda frågeplaner eller med hjälp av fråge sammanställning för att skapa byggstenar för vektoriserad bearbetning.
VectorWise databassystem REF tillämpar JIT kompilerad körning samt vektoriserad körning för analytisk databas arbetsbelastning på moderna processorer.
Vectorization vs. compilation in query execution
{'venue': "DaMoN '11", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}