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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 3）内存的分配和回收，也从每条记录的分配回收，到每批记录的分配和回收，整体减少内存分配回收次数和碎片管理的开销 4）在按批处理模型下，代码实现能更好地以向量化方式实现，一方面有利于CPU进行数据预取，另一方面尽可能减少程序的条件跳转 ，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
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。 当前仅支持向量化SeqScan和Agg，但是开启向量化插件后，其他包括Join的查询也可以执行。 5）继承原始执行器代码。 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。 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。 原文 https://postgrespro.com/list/id/CAB0yrem3PYu2qQD4=JOg8y_5QAK+Q+K5yEptxs0t71j5cRyoOQ@mail.gmail.com
1.8K10编辑于 2022-02-09 - 来自专栏PostgreSQL研究与原理解析
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。 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。 6, enable_vectorize_engine=off PG9_6, enable_vectorize_engine=on master (jit=on) 0 36 20 10 4 10 -- 5 zedstore vectorize=onjit=on zedstore vectorize=onjit=off 0 36 20 16 25.5 15 17.5 18 26 14 16 4 10 - 5 7 - - 5 7 - - 差距很小。
1.2K20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 在向量数据库出现前（约2018年前），向量主要存储在以下三类“临时方案”中：1）文件系统+内存索引：使用FAISS、Annoy等库建立索引，向量以NumPy数组或HDF5文件格式存储在磁盘，元数据放在MySQL 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。 (版本依赖)32768 (理论)索引算法HNSW为主IVF/HNSW/PQ/SC等多算法混合搜索强 (文本+向量自然结合)中 (需要额外集成文本搜索)查询延迟中 (5-50ms)低 (1-20ms，优化后
18410编辑于 2026-02-07 - 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. LSH（随机投影）[5]是一种将高维数据映射到低维空间的技术，可以用于降低计算复杂度和存储空间。该实现受到《Mining Massive Datasets》[6]第3章的影响。 "similarity": "cosine", # 4 "L": 99, # 5
1.6K20编辑于 2023-06-14 - 来自专栏Michael阿明学习之路
5. 支持向量机
线性支持向量机分类 2. 非线性支持向量机分类 2.1 多项式核 2.2 高斯 RBF 核 3. 支持向量机回归 4. 可参考：《统计学习方法》支持向量机（Support Vector Machines，SVM） 笔记 1. 非线性支持向量机分类 很多时候，数据是线性不可分的，我们可以增加特征，下图左侧数据线性不可分，增加 x2 项以后就可分了 ? [ ("scaler", StandardScaler()), ("svm_clf", SVC(kernel="poly", degree=3, coef0=1, C=5) 支持向量机回归 回归：在间隔内放置尽可能多的样本点 ?
49620发布于 2021-02-19 - 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。 setzero_si256生成256位的0值all0 4、_mm256_cmpgt_epi8函数将f和all0每个字节进行并行比较，也就是32个字节并行比较，f中字节>all0中字节值时，对应结果位为1，否则为0 5、 比如： 11100000：有5个0 2）sel_rowid_idx[new_size++] = sel_pos + bit_pos;后导第一个满足条件的行号保存到sel_rowid_idx数组中 3）mask sel_end; sel_pos++) { if (ret_flags[sel_pos]) { sel_rowid_idx[new_size++] = sel_pos; } } 5）
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。 前期我们介绍了PgSQL Unique算子的实现机制，本文接着介绍openGauss是如何实现Unique算子向量化的。 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 即唯一值及其NULL标签 3）cap：即Encap结构，封装VectorBatch、cols和colIdx，减少传递参数个数 4）idx：container[]数组中存储的唯一值个数，即GUCell个数 5）
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
4、上面代码耗时因素在于循环次数非常多，等于data数组的大小 5、如果可以降低循环次数，同时保证单次循环耗时变化不大，总体执行效率更高。 蓝框计算效果，以2个字节大小为例，前导5个0: 后导0的处理：其实可以调用__buitlin_ctzll函数 uint8_t suffixToCopy(UInt64 mask) { const auto
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。 setzero_si256生成256位的0值all0 4、_mm256_cmpgt_epi8函数将f和all0每个字节进行并行比较，也就是32个字节并行比较，f中字节>all0中字节值时，对应结果位为1，否则为0 5、 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。 4）将满足条件的值拷贝到结果集 memmove(data + _offsets[result_offset], data + _offsets[start_offset + i], size) 5）返回
1.6K40编辑于 2023-05-25 day5-向量+数据框
（4）显示工作路径 getwd() （5）向量是由元素组成的，元素可以是数字或者字符串。 （6）表格在R语言中称为数据框^_^ （7）别只复制代码，要理解其中的命令、函数的意思。 5.list 推荐参考：https://cloud.tencent.com/developer/article/1423987? 在数学上，向量和矩阵之间存在转换关系。对于某些类型的矩阵，特别是那些只有一个维度为1的情况，它可以被视为一个特殊的向量，也被称为列向量或行向量。同样，一个多维向量也可以通过堆叠成矩阵的形式来表示。 不同数据类型常用函数 向量：c() seq() rep() 矩阵 matrix() 数组 array() 数据框dataframe() list 重点关注向量和数据框 常用的操作 向量 赋值向量 从向量中提取元素 ：区别seq(), sep() 数据框 1.读取本地数据 2.查看行名和列名，行数和列数 3.数据框的导出 4.变量的保存与重新加载 5.提取元素 6.直接使用数据框中的变量 问题： save(a,file
43810编辑于 2024-01-20- 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。 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。 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。 这需要逐行进行优化 6）系统优化 StarRocks目标是提升5倍性能，这就需要数据库中每个部件都进行充分优化。 3.2 向量化算子和表达式 算子向量化和表达式向量化是主要模块。 %E5%BC%8F%E5%90%91%E9%87%8F%E5%8C%96%E7%9A%84%E5%85%B3%E9%94%AE%E7%82%B9
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 进行聚合操作 3）先将batch存储到m_batchSortIn中用于后续阶段的聚合：因为后续阶段也需要在有序的基础上进行分组聚合，所以m_batchSortIn用于后续阶段的排序 4）计算当前阶段的分组值 5） 进行排序 6）从上面排好序的batchsortstate中取出一个batch，若时distinct则进行去重后再进行聚合，若为order by则直接进行聚合 7）然后对当前阶段的下组Group Key进行5） 组号为curr_set 8）当前阶段计算完后，切换阶段进入下一个阶段聚合计算 9）下一个阶段计算前，需要先对m_batchSortIn排序，然后进行4）、5）、6）7）操作，直到所有阶段的聚合都计算完。
62510编辑于 2024-05-06 如何设计一个向量搜索引擎
如何设计一个向量搜索引擎 在AI时代，向量搜索已成为推荐系统、图像检索、文档相似性搜索等应用的核心技术。今天我们来聊聊如何构建一个向量搜索引擎。 核心算法 什么是向量搜索？ 简单来说，向量搜索就是在海量的高维向量中，快速找到与查询向量最相似的几个。 在第0层进行精确搜索 return searchLayer(query, current, k, ); } } 系统架构 我们的向量搜索引擎采用分层架构，每层职责清晰： 核心组件介绍 (float[] a, float[] b) { return1.0f - cosineSimilarity(a, b); } } } 性能优化 计算引擎优化 技术方案： 用户行为向量：购买历史、浏览记录、评分等 商品特征向量：类别、价格、品牌、描述等 使用曼哈顿距离计算用户-商品相似度 // 用户画像向量化 UserProfileVectorizer userVectorizer
42710编辑于 2025-06-21- 来自专栏硅光技术分享
机器学习笔记5：支持向量机
这篇笔记整理下支持向量机(support vector machine)的相关知识点。 支持向量机也是一种用来处理分类问题的算法，与逻辑回归相比，其假设函数发生了变化，不再是Sigmoid函数，而是线性的分段函数，如下图所示， ? 支持向量机的代价函数为 ? 支持向量机所做的是寻找一个直线来划分数据，使得该直线离两类数据集的距离最大，如下图所示。因此，支持向量机也被称为“大间距分离器”。 ?
44110发布于 2020-08-13 - 来自专栏山行AI
AI跑车引擎——向量数据库第二篇
前言 在AI盛行的当下，Vector Search结合LLM的应用模式已经在应用领域逐渐成为主流，要想开好AI这辆跑车，那么首先需要有一款衬手的引擎，它就是向量数据库。 Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索引擎，它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎，基于 RESTful web 接口。 5.Weaviate: 是一款开源的语义搜索引擎，其利用机器学习来理解和搜索大规模的数据。 Qdrant: Qdrant是一个向量搜索引擎，它的目标是提供一个功能齐全的解决方案，包括数据存储、索引和查询功能。 向量数据库的基准测试 找到了一篇比较好的基准测试文章，感兴趣的可以自行查阅： 链接：https://mp.weixin.qq.com/s/8ptKCO7HHElGJCn5JFgScA 备注 本文是根据实际调研过程中的一些问题和
2K30编辑于 2023-06-14 首章：向量搜索引擎的设计思路概览
首章：向量搜索引擎的设计思路概览 本文将深入解析向量搜索引擎的设计思路，从架构设计到算法选择，从性能优化到企业级特性，带你了解一个向量搜索系统是如何设计和实现的。可跳过该章节直接从第一章开始学习。 整套课程内容设计 第一部分：理论基础与架构设计（1-3章） 第一章：向量搜索引擎概述与理论基础 ✅ 1.1 什么是向量搜索引擎 1.2 向量搜索的挑战 1.3 常见的向量搜索算法 1.4 HNSW算法原理 ✅ 3.1 向量类的设计思路 3.2 Vector类完整实现 3.3 SearchResult类的实现 3.4 向量数据的内存优化 3.5 向量验证和安全性 3.6 性能测试和基准测试 3.7 向量序列化和反序列化 7.1 计算引擎架构设计 7.2 CPU计算引擎实现 7.2.1 基础实现 7.2.2 SIMD优化 7.2.3 多线程并行 7.2.4 Fork/Join框架应用 7.3 GPU计算引擎实现 7.3.1 多租户架构 企业环境需要支持多租户隔离： 权限管理系统 基于RBAC的权限管理设计： 系统交互流程 搜索请求流程 索引构建流程 监控与可观测性 监控指标设计 通过以上设计思路的分析，我们可以看到一个向量搜索引擎的实现
24811编辑于 2025-07-26- 来自专栏数据D江湖
中国数据库行业分析报告：向量启航，引擎加持
来源：墨天轮 公众号后台回复： 报告 获取源文件 欢迎添加本站微信：datajh （可上下滑动或点单个图片放大左右滑动查看）
42810编辑于 2022-12-08
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