包含标签 查询优化 的文章

Accelerating Analytics with Dynamic In-Memory Expressions

2023年1月13日
| 数据库
Oracle12推出了混合行/列的存储格式，磁盘(buffer pool)中按列存储，内存中按列存储加速OLAP场景；而表达式求值在很多场景下是黑盒，不易监控、也占用资源，Oracle捕获了频繁使用的表达式，将表达式物化到内存中，然后在查询计划中，根据代价来改变查询计划，将原始的查询计划的子树，替换为内存中的物化表达式，在OLAP场景中大幅度提升性能，在混合OLTP场景中也非常有效

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Materialization Strategies in the Vertica Analytic Database: Lessons Learned

2023年1月7日
| 数据库
列存数据库会通过物化的方式来重建tuple，包括早期物化EM、延迟物化LM，延迟物化的性能更好，但实现更难，当出现join溢出时会出现，此时会退回到早期物化；论文在早期物化基础上增加了：边信息传递SIP技术，并给出了实现细节，如何创建SIP，如何做push down；使用EM+SIP技术，比原始的EM性能大幅度提升，并且在很多场景下比延迟物化LM性能更好

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MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution

2023年1月5日
| 数据库
2005年的一篇论文，通过分析MySQL、MonetDB发现这两种没有达到硬件上的预期效果，MySQL是因为经典的火山模型导致编译器没法利用循环流水线，出现大量CPU等待；而MonetDB避免了上述情况但使用了物化，又导致大量的内存带宽拷贝；这篇论文结合了这两者的特点，选择了向量化的执行方式，并配合了合适的cache size，使得执行效率大幅度提升

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Access Path Selection in Main-Memory Optimized Data Systems Should I Scan or Should I Probe

2023年1月3日
| 数据库
CMU Query Execution & Processing课程的一篇论文，现代分析系统中scan越来越重要，但二级索引依然有用，通过对比硬件参数、数据布局、压缩、并发等综合情况考虑之下，来选择：scan执行 或者index执行；通过性能评估发现，调节scan或者index并不是一个固定的值，而是根据不同的参数以及硬件情况，会动态变化的

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