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PG 向量化引擎--2
PG 向量化引擎--2 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里继续进行整理，以作分析。 对于Int32，此区域大小时4*BATCHSIZE，而对于Int16，大小时2*BATCHSIZE。所以使用原生数据可以只做一个memcpy来填充vtype的batch。 2、为什么VectorTupleSlot中包含元组的数据（batch）而不是向量（vtype的数组）？ 我们是否可以得出结论，对于OLAP查询使用向量化引擎，对于OLTP查询使用行引擎会更好。 5、对于不能向量化的查询捕获并抛出异常不是处理此类情况最安全和最有效的方法。 是的，至于效率，另一种方法是仅对某些plan节点进行向量化，而其他节点不向量化，通过在他们之间添加batch/unbatch节点来实现（这是你说的“在上层传播此错误”？）。
1.2K20编辑于 2022-02-09 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
AnalyticDB向量化引擎
其架构： 这里重点关注他的向量化引擎。PG的执行引擎是Record-Oriented的火山模型，也就是面向行。ADB自研了Block-Oriented向量化执行引擎。 对于Record-Oriented通过getNext()接口每次获取一个记录，Block-Oriented模式下通过getNextBlock()接口一次获取一批记录，同时每个算子综合运用向量化和即时编译技术 ，对这一批记录执行相同处理逻辑，从下面的收益出发，获得更高效的资源利用，从而使执行更快： 1）每行读取和使用相同逻辑处理一批记录，能获得更高的CPU指令和数据缓存命中率 2）从一次函数调用处理一条记录到一次函数调用处理一批数据 ，从CPU获得更好的指令流水线执行，同时也有利于编译器生成SIMD指令提高执行效率 其宣讲稿中展示了向量化分组聚合场景： 向量化按批读取和处理的行为在本批次中让需要处理的数据和指令都驻留在CPU的L1 /L2 Cache中，在缓存命中情况下性能为从内存读取的10-30倍。
65110编辑于 2022-09-06 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
PG 向量化引擎--1
PG 向量化引擎 向量化引擎是OLAP数据库提升性能的有效技术。翻到PostgreSQL邮件列表有对向量化引擎的讨论。这里进行整理，以作分析。 未来我们会使用zedstore，向量化执行器更适合列存。 2）向量化agg并未完全向量化。我们还需要做很多优化。 相关工作： 1）VOPS也是一个向量化执行插件：https://github.com/postgrespro/vops. 2）Citus向量化执行器：https://github.com/citusdata 由于向量化引擎需要在所有节点中支持向量化处理，因此遵循上述思路，我们选择使用CustomScan。 在这种情况下，可以使用标准的PG执行器执行分组和join，同时执行向量化操作以过滤和持续聚集。 这就是为什么Q1在VOPS中快20倍，而不是原型中的2倍。
1.8K10编辑于 2022-02-09 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
openGauss向量化引擎--hash join
openGauss向量化引擎--hash join 传统的行执行器采用一次一个元组的执行模式，执行过程中CPU大部分时间没有用了处理数据，都用在了遍历执行树等操作，导致CPU的有效利用率较低。 面向OLAP场景大量函数调用次数，需要巨大开销，为解决次问题，openGauss中开发了向量化引擎。采用一次一批元组的执行模式，可大幅减少遍历执行节点及调用函数的开销。 本文主要介绍hash join如何进行向量化的。 VecHashJoin 向量化hash join的算子是VecHashJoin。其执行函数是ExecVecHashJoin，分为2个阶段：HASH_BUILD和HASH_PROBE。 最后将m_keyMatch[]数组标记为1的列值构建成向量batch，并返回。
1.1K10编辑于 2022-02-09 - 来自专栏AI相关
再谈RAG与向量存储引擎
在传统程序架构中，为了实现存储和检索除了常用的DBMS以外还可以使用缓存和搜索引擎等技术，那么在AI Agent中想要实现RAG除了向量数据库以外还有没有其他方式？答案的有的。 不仅如此，其实向量这一概念在计算机人工智能技术中也早就出现了，这篇文章我们就来探究一下向量的发展史，以及使用传统向量存储引擎Elasticsearch实现RAG，讨论它与Milvus向量数据库有哪些不同 2）关系数据库改造：将向量拆解成多列或存入数组字段（如PostgreSQL），通过SQL计算相似度，性能极差。 向量搜索的工作原理其实向量搜索和向量匹配，的原理都是类似的：1）嵌入（Embedding）：使用AI模型（如BERT、GPT）将文本转换为数值向量2）相似度计算：使用余弦相似度、欧氏距离等方法比较向量3 无论是构建下一代搜索引擎，还是开发智能推荐系统，或者是实现跨模态内容检索，Elasticsearch的向量搜索功能都为我们提供了强大而灵活的工具。
18410编辑于 2026-02-07 - 来自专栏Echo is learning
支持向量机2
目录： 线性支持向量机与软间隔最大化 学习的对偶算法 支持向量 合页损失函数 核函数与核技巧 非线性支持向量机 序列最小最优化（SMO）算法 序列最小最优化（SMO）算法 支持向量机的学习问题即凸二次规划的求解问题 它的一个基本思路是：当所有的解的变量都满足KKT条件时，那么这就是最优化问题的解；否则，选取两个变量，固定其他的变量，构造一个只含两个变量的凸二次规划问题，求解这个问题得到的解就会更加接近原始问题的解，而且2个变量的凸二次规划问题具有解析解
62430发布于 2018-06-20 - 来自专栏生信学习~~~
R2向量
title: "note2" output: html_document date: "2023-05-10" R Markdown向量 #脚本与ppt对应 #运行脚本：光标放在某一行,点”run”, paste0(rep("x"),1:3) ## [1] "x1" "x2" "x3" #####2.2对单个向量进行的操作#### #(1)赋值给一个变量名 x = c(1,3,5,1) #随意的写法 ##### x = c(1,3,5,1) y = c(3,2,5,6,4) #(1)比较运算，生成等长的逻辑向量:循环补齐 x == y ## [1] FALSE FALSE TRUE FALSE #当两个向量长度不一致,循环补齐（向量长度不相等+等位运算），简化代码。 x = c(1,3,5,6,2) y = c(3,2,5) x == y # 啊！warning！ 其基本语法格式如下:复制代码setdiff(x，y)其中，x和y是两个向量或集合，函数返回在x中出现而在 中没有出现的元素举个例子，在如下代码中:复制代码x <- c(1，2，3，4，5)y<-c(3，
1.8K00编辑于 2023-05-14 - 来自专栏生信技能树生信入门马拉松
Day2向量
数据转换的优先顺序：数值型可以向字符型转换，逻辑型能向数值型、字符型转换向量：一个向量只能有一种数据类型生成用 c() 结合到一起连续的数字用冒号“:” 有重复的用rep(),有规律的序列用seq(), 随机数用rnorm()通过组合,产生更为复杂的向量单个向量进行操作赋值 x <- c(1,2,3) ,=计算简单计算： 对向量内每个元素直接计算 x+1 比较运算，对向量内每个元素生成逻辑向量 x>1统计 (x)table:重复值统计 table(x)sort: 排序，默认从小到大 sort(x)两个向量运算等位向量运算比较运算：生成等长的逻辑值 x == y数学计算：元素之间直接相加 x + y 连接： 向量筛选（取子集）:[] 根据逻辑值：[]里面是与x等长且一一对应的逻辑值向量，将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。 xx == 10 根据位置: []里面是由x的下标组成的向量。 x4,x2:4 修改向量中某个/某些元素：赋值，没有赋值就没有修改简单作图：plot(x) 横坐标为小标位置参数，纵坐标为元素的值向量赋值<- =计算简单计算： 对向量内每个元素直接计算比较运算，对向量内每个元素生成逻辑向量参数省略的原则
25910编辑于 2024-05-02 - 来自专栏山行AI
AI跑车引擎第三篇——向量引擎之ElastiKnn实战
为了满足这个需求，我们需要一个强大、灵活且高效的搜索引擎。这就是Elasticsearch和ElastiKNN的用武之地。 Elasticsearch是一个基于Apache Lucene的开源搜索引擎，它被广泛应用于全文搜索、日志数据处理和大数据分析等领域。 在AI兴起的当下，一切皆embedding，像Elastiknn这类向量存储和检索引擎也逐渐成为AI跑车引擎里不可缺少的一部分。 安装 1. ，具体详见文档：API - Elastiknn[2] 名词解释 sparse bool vector 稀疏布尔向量（Sparse Boolean Vector）是一种经典的数据结构，通常用于应对大规模稀疏数据的存储和索引 2.Dense float Vector：主要用于语义表示和机器翻译等任务中的特征表示。
1.6K20编辑于 2023-06-14 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
聊聊Doris向量化执行引擎-过滤操作
聊聊Doris向量化执行引擎-过滤操作 Doris是开源的新一代极速MPP数据库，和StarRocks同源，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。 本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。 过滤操作的SIMD向量化函数是_evaluate_vectorization_predicate：和StarRocks实现大致类似，但稍有不同： SegmentIterator::_evaluate_vectorization_predicate 执行过程如下图所示： 1、通过1个字节bool类型的ret_flags数组来表示是否满足过滤条件，1表示满足条件，0表示不满足 2、AVX2指令集环境下：通过_mm256_loadu_si256封装的指令函数加载 _t* data) { #ifdef __AVX2__ auto zero32 = _mm256_setzero_si256(); uint32_t mask = static_cast
1.3K40编辑于 2023-05-25 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
openGauss-向量化执行引擎-VecUnique算子
openGauss-向量化执行引擎系列-VecUnique算子 openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。也就是说在执行器火山模型基础上，一次处理一批数据，而不是一次一个元组。 简单来说，openGauss的VecUnique算子更多的是为了实现执行器整体性的向量化，减少算子之间因为向量化和非向量化算子之间的兼容而进行的VecToRow和RowToVec算子进行的行与向量之间的转换而完成的 1、VecUniqueState 完成VecUnique算子的主要成员变量： 1）uniqueDone：标记VecUnique算子是否执行完 2）container[]数组：数组大小为2个batch大小即 这针对的是跨batch的场景： batch1中最后一个是10，batch2中第一个是10，假设batch1中的都是不同值，则需要将batch2的第一个值10也存入container[1025]数组后才进入构建 否则由于batch2的10是第一个值，没比较的值，就将其也当作唯一值输出了。
60840编辑于 2023-11-05 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
聊聊ClickHouse向量化执行引擎-过滤操作
基本思想 1、有一个数组data，即ColumnVector::data，存放数据 2、使用uint8类型，即1个字节类型的filter数组：ICloumn::Filter。 2）mask 64位比特位都是0，可以直接跳过循环。当然，这两种特殊情况经常出现在业务常见中 9、第三中情况是有一部分满足条件，此时是否需要循环64次？有没有进一步的优化方法？ 其实分为3部分，AVX512VBMI2指令集、默认的操作和尾部数据处理。其中尾部数据处理是指处理数据不够64个时，剩余的部分处理方式，这种方式无法使用SIMD，沿用标量处理方式。 doFilterAligned即：模板函数 这部分其实是对有一部分值满足条件场景的优化，主要有3个方面： 1）前导0个数，即data数组data[0]--data[i]都满足条件，需要拷贝到结果中 2） 其利用了以下指令集: AVX512F / AVX512BW AVX/AVX2 SSE2 其中，_mm512_testn_epi8_mask函数功能：计算a和b两个入参值按8位整数逐位与（AND），
1.5K50编辑于 2023-05-25 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
聊聊StarRocks向量化执行引擎-过滤操作
聊聊StarRocks向量化执行引擎-过滤操作 StarRocks是开源的新一代极速MPP数据库，采用全面向量化技术，充分利用CPU单核资源，将单核执行性能做到极致。 本文，我们聊聊过滤操作是如何利用SIMD指令进行向量化操作。 过滤操作的SIMD向量化函数是filter_range，我们以binary类型的列为例： BinaryColumnBase<T>::filter_range 执行过程如下图所示： 1、通过1 个字节uint8_t类型的f_data数组来表示是否满足过滤条件，1表示满足条件，0表示不满足 2、AVX2指令集环境下：通过_mm256_loadu_si256封装的指令函数加载256位长度值到寄存器 比如： 11100000：有5个0 2）mask右移6位，即11，值3。其实就是跳过不满足的行 3）_offsets[i]数组表示第i个值的偏移。
1.6K40编辑于 2023-05-25 - 来自专栏Hank’s Blog
2-2 R语言基础 向量
#Vector 向量的三种创建方法，两个参数：类型，长度 > x <- vector("character",length=10) > x1 <- 1:4 > x2 <- c(1,2,3,4) > x3 <- c(TRUE,10,"a") #如果给向量赋值时元素类型不一致，R就会强制转换，将他们变为同一类型 > x4 <- c("a","b","c","d") > #强制转换的函数如下： > as.numeric > as.character(x4) [1] "a" "b" "c" "d" > class(x1) #查看数据的类型 [1] "integer" > names(x1) <- c(x4) #给向量每一个元素添加名称
73310发布于 2020-09-16 - 来自专栏机器学习算法与Python学习
支持向量机(SVM) （2）
今天，我们将真正进入支持向量机的算法之中，大体的框架如下： 1、最大间隔分类器 2、线性可分的情况（详细) 3、原始问题到对偶问题的转化 4、序列最小最优化算法 1、最大间隔分类器 函数间隔和几何间隔相差一个 1/2*∥w∥^2 的最小值，所以上述问题等价于（w 由分母变成分子，从而也有原来的“最大化”问题变为“最小化”问题，很明显，两者问题等价） min 1/2*∥w∥^2 s.t. yi(wTxi + 2. 此外，所谓“支持向量”也在这里显示出来——事实上，所有非支持向量所对应的系数 都是等于零的，因此对于新点的内积计算实际上只要针对少量的“支持向量”而不是所有的训练数据即可。 这也就是这些非支持向量的点的局限性。从上述所有这些东西，便得到了一个最大间隔分类器，这就是一个简单的支持向量机。
1K70发布于 2018-04-04 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan
openGauss-向量化执行引擎-索引扫描CStoreIndexScan openGauss实现了向量化执行引擎，达到算子级别的并行。 1）Meta page 用来保存当前BTree 的元数据，也是索引page的第0页 2）Inner Node(page) 内部节点，其index-tuple 中 仅保存key 以及指向子节点的指针 3） 2、向量化索引扫描算子 openGauss通过CStoreIndexScan算子进行向量化索引扫描。 向量化索引扫描的优势：兼容向量化引擎其他算子，以达到全算子向量化，减少VecToRow和RowToVec的互相转换；同时减少底层算子函数的调用；因为增加了排序，可如同bitmap扫描一样减少heap页的随机访问
76730编辑于 2023-11-05 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
向量化引擎怎么提升数据库性能
数据库向量化是一项工程性很大的挑战，但可为StarRocks等实时分析引擎提供数量级性能提升。 1、向量化引擎为什么可以提升性能 本文讨论的数据库都是基于CPU架构，数据库向量化一般指基于CPU的向量化，因此数据库性能优化的本之在于：基于CPU的程序如何进行性能优化。 （按列执行的优点） 3）对 CPU Cache 更加优化 （经常操作顺序的内存） 4）延迟物化：只需要在最后必要的时候将最终需要的列拼成行 2、向量化基本原理 这里关注SIMD数据库向量化。 需要重新设计存储引擎和查询引擎。 2）所有算子、表达式和函数都需要向量化 这是一项艰巨的任务，需要多人几年才能完成。 向量化执行相比按行执行的缺点如下： 1）更多的内存占用 2）内存更容易成为瓶颈，从而抵消向量化的好处 3）对 UDF 不友好 4、总结 查询编译和SIMD向量化并不互相排斥，可结合协作提升性能。
1.4K61编辑于 2023-11-06 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现
openGauss - 向量化执行引擎 - distinct分组聚合的实现 openGauss向量化执行引擎中分组聚合有两种实现方式：排序和hash。 ，其中普通group by就是每次查询生成一个分组的聚合；而grouping sets、cube或者rollup分组集就是每次查询生成不同级别或者多个维度的聚合，详见： 下面我们看下openGauss向量化执行引擎中对这些分组聚合如何实现 from t group by id1,id2时，第2个count即不是distinct也不是order by，那么流程中通过m_hashDistinct进入distinct处理分支后，又是怎么分辩出第二个 2）若多个count中，非distinct和非order by的聚合，因为他们的peragg_stat->numSortCols为0，则不用进入该排序并聚合流程。 它的聚合走另外分支： 2、原理 1）通过CStoreScan算子从磁盘上加载一批数据到内存，并通过VecSort向量化算子进行排序 2）从排好序的数据中（要么都在内存，要么溢出到磁盘）拿一批数据batch
62510编辑于 2024-05-06 - 来自专栏我和未来有约会
转向行为 - 2D向量
转向行为已经被各种语言实现过多次了，其最底层是用向量来描述的（也是最常见的实现方式）。 概括的看，一个向量由两部分组成：一个方向和一个大小。 因此，把速度看作一 个向量是最贴切不过的。加速度——任何改变对象速度的作用力——同样也是由力的方向和大小组成（另一个向量）。向量同样也可以用来描述对象间的位置关系， 其中大小代表距离，方向代表角度。 向量还可以用来表示一个角色（脸）的朝向，这种情况下就只管方向，而忽视大小，也可以说大小等于1。这样的向量叫做单位向量(unit vector)。 v2) { return _x * v2.y - _y * v2.x; } ///
/// 两个向量之差 return Math.Sqrt(distSQ(v2)); } /// /// 计算向量到另一个给定向量的距离 // 82260发布于 2018-01-16 - 来自专栏全栈程序员必看
AVX2浮点向量运算
在C/C++程序中，使用AVX2指令有很多种方法。 嵌入汇编是一般的方法，但是对于不熟悉汇编语言的人来说，有点勉为其难。 gcc编译支持AVX2指令的编程。 这里给出的样例程序是有关浮点向量运算的例子。 其中函数_mm_add_ps()实现的是浮点向量（4个数）加法运算。样例程序中使用了若干有关avx2的函数。 使用AVX2指令实现向量运算，由于使用的是SIMD指令，其优点在于各个分量是并行计算的，计算速度相对比较快。 浮点向量运算样例程序1： /* 浮点向量运算 */ #include <iostream> #include <immintrin.h> #include <avx2intrin.h> using 2: 4.000000 3: 2.000000 浮点向量运算样例程序2： /* 浮点向量运算 */ #include <iostream> #include <immintrin.h> #include
1.8K40编辑于 2022-09-02
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