文章目录

• • 数据库查询引擎执行模型
  • • 火山模型（Volcano Model）
    • 物化模型（Materialization Model）
    • 向量化/批处理模型（Vectorized / Batch Model）

数据库查询引擎执行模型

火山模型（Volcano Model）

早期数据库受限于硬件水平，IO、内存和CPU资源都非常昂贵，所以大多数数据库的执行器都采用的是经典的Volcano 模型。

该计算模型将关系代数中每一种操作抽象为一个 Operator，将整个 SQL 构建成一个 Operator 树，从根节点到叶子结点自上而下地递归调用 next() 函数。

例如 SQL：

SELECT Id, Name, Age, (Age - 30) * 50 AS Bonus
FROM People
WHERE Age > 30

对应火山模型如下：

• User：客户端。负责获取用户的sql，也负责发送给客户端sql的执行结果。
• Project：垂直分割（投影），选择字段。对应于sql为：“SELECT Id, Name, Age, (Age - 30) * 50 AS Bonus”，接收子节点数据后，通过处理，得到需要返回给上层的结果值。
• Select（或 Filter）：水平分割（选择)，用于过滤行，也称为谓词。对应于sql为：“WHERE Age > 30”，接收子节点数据后，过滤掉不符合条件的数据。
• Scan：扫描数据。将数据从存储层拉到计算层。比如将People的表数据从磁盘拉到内存。对应sql为：“FROM People”

早期数据库受限于硬件水平，IO、内存和CPU资源都非常昂贵，比如计算层的数据一多，内存容易爆掉，所以火山模型采用每次只计算一行数据的方式，极大缩减了内存使用量。

火山模型的优点：简单易用，每个 Operator 可以单独抽象实现、不需要关心其他 Operator 的逻辑。

火山模型的缺点：查询树调用 next() 接口次数太多，并且一次只取一条数据，CPU 执行效率低；而 Joins, Subqueries, Order By 等操作经常会阻塞。

物化模型（Materialization Model）

物化模型的处理方式是：每个 operator 一次处理所有的输入，处理完之后将所有结果一次性输出。

物化模型更适合OLTP负载，这些查询每次只访问小规模的数据，只需要少量的函数调用次数。

物化模型每次处理全部的数据，虽然确实减少了大量函数调用开销，但是不可避免的会引起其他问题：

• 需要存储全部数据到内存中，很容易引起oom；

• 执行树的节点会强制转变成串行执行，多核下无法充分利用cpu。

向量化/批处理模型（Vectorized / Batch Model）

批处理模型是火山模型和物化模型的折衷。

向量化模型 和 火山模型 类似，每个 operator 需要实现一个 next() 函数，但是每次调用 next() 函数会返回一批的元组（tuples），而不是一个元组，所以向量化模型也可称为批处理模型。

算子每次执行的时候都会在内部攒一批数据，减少了每个 operator 的调用次数，数据大小尽可能和CPU cache对齐，不仅大大提高了cache命中率，而且有效了减少了函数调用次数。

参考
https://blog.csdn.net/qq_35423190/article/details/123129172