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1. Doris 向量化技术实现与后续规划
李昊鹏
2. Contents
• Doris向量化的设计与实现
• Doris向量化的当前情况
• Doris向量化的未来规划
3. 01
Doris向量化的设计实现
4. 什么是向量化？
• 向量化：计算由一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程
• CPU角度：现代CPU支持将单个指令应用于多个数据（SIMD）的向量运算。 例如，具有128位寄存器的CPU可以保
存4个32位数并进行一次计算，比一次执行一条指令快4倍。
SIMD
5. 什么是向量化？
• 向量化：计算由一次对一个值进行运算转换为一次对一组值进行运算的过程
• 数据库执行引擎：1.将next tuple，变成next batch。2. 内存中batch的数据不是以行的形式存在，而是以列的
形式存在，算子都是在列上进行运算。
6. Doris如何实现向量化
• 列式存储：在Doris的执行引擎之中引入基于列存的存储格式
• 向量化函数计算框架：基于列式存储重新设计一套向量化/列式计算引擎
• 向量化算子：基于前两者，重新组织SQL算子。
7. 列式存储
• 改变了计算引擎对数据的组织方式，由行存的Tuple与RowBatch变为了Column与Block
8. 向量化函数计算框架
举个栗子：
• 需要计算一个select a，abs(b) from test;
9. 向量化函数计算对比
相比原先的行存执行逻辑，限制减少了分支判断的次数
// 行存执行逻辑
for(int i = 0;i < rows; ++i) {
Tuple tuple = batch->get_row(i);
for(int j = 0;j < desc.slots().size();++j) {
void *data = tuple.get_data(desc.slots(j).offset); // 获取某
一行的数据
switch(desc.slots(j)) { // 通过desc中的描述类型来确定执
行逻辑
case TYPE_INT: hash_int((int*)data);
case TYPE_STRING: hash_string((StringRef*)data);
// 列存执行逻辑
for i in range(types.size())
switch(types[i]) { // 只有一次的类型判断
TYPE_INT:
for(j = 0; j < rows < ++j) {
hash_int((*(int*)column->data() + j));
}
TYPE_STRING: xxx;
10. 向量化计算优点
相对于旧的行存计算框架，列式的函数计算框架有以下优势：
• Cache更亲和，列式计算由于数据是按列组织的，所以更容易命中Cache。从Cache中读取
数据和内存中读取数据，性能有10到100倍的差距
• 减少虚函数的调用，减少分支跳转，降低CPU分支预测判断失败概率
• 函数计算的SIMD，包含编译器自动SIMD与手动Coding的SIMD
论文《DBMSs On A Modern Processor: Where Does Time Go?》，时间都去哪啦？
• Memory stalls
• Branch mispredictions
• Resource stalls
11. Cache亲和度
Cache的开销与代价：
• 指令Cache/数据Cache/TLB的Cache
• L1/L2/L3/DDR -> 1/5/20/100 ns
• 内存带宽
12. 虚函数的调用开销
虚函数会有怎么样的开销：
• 虚函数的动态调用是无法进行函数内联的，这会大大减少编译器可能进行的优化空间
• 虚函数查表带来额外的分支跳转的开销，分支预测失败会导致CPU流水线重新执行
13. 函数执行如何SIMD
•
Auto Vectorized
自动向量化，也就是编译器自动去分析for循环是否能够向量化。GCC开启的-O3优化便会开启自动向量化。
下面是自动向量化的一些tips：
1.简单的for循环
2.足够简单的代码，避免：函数调用，分支跳转
3.规避数据依赖，就是下一个计算结果依赖上一个循环的计算结果
4.连续的内存与对齐的内存
GCC的文档CASE：https://gcc.gnu.org/projects/tree-ssa/vectorization.html
14. 函数执行如何SIMD
•
Auto Vectorized
如何确认代码编译器的自动向量化生效呢？
1.编译器的Hint提示
-fopt-info-vec-all：打印所有编译器进行向量化的信息，如果循环代码被向量化了，会打印如下信息
main.cpp:5: note: LOOP VECTORIZED.
-fopt-info-vec-missed：没有被向量化的原因
-fdump-tree-vect-all：进一步分析没有被向量化的原因
2.直接通过perf/objdump查看生成的汇编代码
15. 函数执行如何SIMD
•
手写SIMD
SIMD本身也通过库的方式进行了支持。可以直接通过向量化的API库来直接进行向量化编程，
这种实现方式最为高效，但是需要程序员熟悉SIMD的编码方式，在不同的CPU架构之间并不通用。比如实现的AVX
的向量化算法并不能在不支持AVX指令集的机器上运行，也无法用SSE指令集代替。
16. 02
Doris向量化的当前情况
17. SQL算子
目前0.15版本实现向量化的SQL算子包含：
• Sort
• Agg
• Scan
• Union
当前的Doris是能够满足大宽表的向量化查询需求
18. 如何开启向量化
1. 设置环境变量set enable_vectorized_engine = true;（必须）
2. 设置环境变量set batch_size = 4096; (推荐）
19. 向量化的单表性能
Q1：select count(*) FROM lineorder_flat;
Q2：select min(lo_revenue) as min_revenue from lineorder_flat group by c_nation;
Q3：select count(distinct lo_commitdate), count(distinct lo_discount) from lineorder_flat;
20. 03
Doris向量化的未来规划
21. SQL算子
• Join是Doris最为核心的算子，绝大多数场景使用Doris也是看重了Doris本身在MPP场景下的
多表Join能力。所以Join的开发是后续向量化开发重中之重。
22. SQL算子
• 交集
• 差集
• Cross Join
• ODBC/MySQL Scan Node
• 窗口函数
• ES Scan Node
这些算子都是当前行存所支持的，目前除了部分算子还在开发过程中，其他也都全部Ready了
23. 存储层向量化
目前Doris存储层通过行存表示数据，但是由于历史原因这部分存在很多冗余且低效的代码 目前
看已经严重影响了向量化代码的执行逻辑。
• 1. 计算表达式受限制，部分表达式的计算由于接口不同，无法作用于存储层，导致很多表达式
无法下推。
• 2. 额外的转换的性能开销，严重影响了导入与查询性能。在之前进行的poc测试之中，
DupKey 的表透过完整的向量化改造之后，性能有10倍级别的提升。
• 3. 代码可维护性降低，同样实现一个聚合代码需要分别在存储层和查询层实现，性能优化等也
需要同时考虑两部分。
24. 存储层向量化
• Reader层改造 （WIP）
• Segment层改造 （WIP）
查询 Origin 向量化第一版 存储层向量化
Q1 3.48 0.45 0.2
Q2 10.5 0.75 0.37
Q3 0.58 0.25 0.12
25. 导入向量化
目前Doris进行数据导入时存在Tuple转RowCursor，数据行式聚合等一系列有冗余开销的的工
作。而我们后续希望通过导入向量化的开发，实现：
• 1. 减少额外内存格式的转换开销，提高CPU的利用率
• 2. 复用计算层的算子，减少冗余低效的代码，简洁Doris现有的代码结构
• 3. 利用SIMD加快导入过程之中的聚合计算，进一步提升Doris的导入性能
26. SQL函数
• 1. 函数丰富度的支持，目前向量化支持的函数大概有200多个，其他还在不断的开发过程中。
需要尽快补齐原先行存支持但是向量化不支持的函数。
• 2. 函数的SIMD化，目前向量化很多函数的实现没有考虑SIMD化。对于核心的热点函数，后
续要尽量能够通过各种可能的方式SIMD化。
• 3. 向量化的UDF的框架设计
27. 代码重构
• 1. 基础类型的重构：
• Date/DateTime：更小的内存占用，对SIMD更优化的内存布局
• Decimal：根据精度切换内存占用，解决Doris中当前精度浪费的问题
• HLL：减少HLL类型无效的序列化的开销
• 2. String/Array 类型的支持
• 3. 聚合表类型的再梳理，更合理的设计聚合列的类型和状态
• 4. 结合Doris团队在打磨的CBO优化器，进一步提升向量化执行引擎的性能
28. 其他
• 1. 版本发布，如果顺利的话。1月份我们将会带来下一版的向量化执行引擎了，希望大家到时
候多多试用捧场~~
• 2. 感谢Clickhouse社区，在Doris进行向量化代码开发时在列存模型与函数框架上引用了部分
Clickhouse 19.16.2.2的代码，在引用代码的lisence上注明了相应的工作。
29. Thank You
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• Apache Doris官网：https://doris.apache.org/master/zh-CN/
• GitHub：https://github.com/apache/incubator-doris
• GitHub向量化：https://github.com/doris-vectorized/doris-vectorized
• 百度发行版本：palo.baidu.com