向量化計算模型

AnalyticDB PostgreSQL版向量化執行引擎對火山模型進行了優化，改逐行傳遞數據為逐批傳遞數據，采用火山模型結合向量化計算模型的方式來提升執行性能。每個算子以batch的形式拉取數據，每個batch包含多行數據，可以根據實際需求按照列優先或者行優先的格式存儲數據。

即時編譯技術 （Just In Time, JIT）

AnalyticDB PostgreSQL版執行引擎設計引入了即時編譯技術，采用LLVM實現了動態代碼生成。在一些核心操作上采用JIT技術，解決了高級語言抽象程度過高帶來的性能開銷，可以對表達式計算、復雜邏輯操作進行匯編級優化，最大化壓縮指令的規模，數倍提升引擎的執行速度。

內存管理優化

AnalyticDB PostgreSQL版執行針對HTAP的任務需求，在執行引擎中對內存管理的效率進行了優化。

• 內存復用：向量化執行引擎中每個算子一次是生成多行執行結果、并存儲在一塊行式/列式內存空間中。該空間會在算子間最大可能復用，避免重復的內存申請/釋放。

• 批量內存分配：向量化執行引擎預測計算每個算子需求的內存空間，結合執行引擎Batch化數據模型進行批量內存分配，避免過于碎片化的內存分配。

• 最小內存操作原則：減少不必要的內存申請/重置/釋放操作，最大化地提升內存操作性能。