向量化执行引擎

Hubble支持面向列的查询。大部分的数据库执行查询计划，采用逐行获取表数据的方式。

面向行的执行模式可以在联机交易（OLTP）场景中保证很好的性能，而在分析性业务场景（OLAP）中的表现并不好。Hubble的向量化执行引擎，通过对特定于类型的列数据，使用特性的组件进行批处理查询的方式，极大地改进了面向行的执行的性能。

配置方式

默认配置情况下，在面对确定使用内存计算的查询任务，并满足可支持的数据类型时，将会使用向量化执行引擎。

可使用当前session对其进行配置，具体参数名称为vectorize，参数详情如下：

向量化执行的效率随着处理的行数的增加而提高。如查询的是一张非常小表时，那面向行的执行方式效率会远比向量化执行要快。默认配置下，如果表中数据少于1000行，将不会使用向量化执行引擎。设置属性名为vectorize_row_count_threshold

支持的数据类型

• STRING
• UUID
• BYTES
• DATE
• FLOAT
• INT
• BOOL
• TIMESTAMP

示例

设置向量化策略：

show vectorize;

vectorize  
+---------+
  auto       
(1 row)

set vectorize = 'auto'

设置向量化开启阈值：

show vectorize_row_count_threshold;

vectorize_row_count_threshold  
+-----------------------------+
  1000                           
(1 row)

set vectorize_row_count_threshold=10000;