巧用 TiDB 向量化表达式，打造极致性能优化指南

2023-12-05 05:11:13

前言

在数据处理的浩瀚海洋中，性能优化始终是一艘领航的重要帆船。为了助推 TiDB 表现力再上台阶，社区倾情推出“十分钟成为 Contributor 系列 | TiDB 向量化表达式活动第二弹”。本次活动旨在优化 TiDB 向量化表达式，让开发者们化身技术领航员，开启性能优化的探索之旅。

** 向量化表达式的魅力**

想象一下，当 TiDB 执行查询时，传统的标量表达式就像一个个小船，逐行处理数据，效率难免受到限制。而向量化表达式则宛如一艘巨轮，一次性处理整块数据，速度飙升。

参与活动，贡献代码

参与活动，发挥你的技术潜能，为 TiDB 向量化表达式优化添砖加瓦。以下步骤助你轻松上手：

选取待解决 Issue： 浏览社区提出的优化建议，选择你感兴趣的 Issue，开启你的代码之旅。
优化代码： 深入探索 TiDB 代码库，运用你的技术智慧，优化向量化表达式实现。
提交 PR： 将你的优化成果提交 PR，与社区共享你的代码结晶。

贡献建议，共促成长

代码之外，你的建议同样弥足珍贵。通过社区反馈平台或 GitHub Issues，分享你的优化思路，共建 TiDB 的美好未来。

优化技巧大揭秘

优化 TiDB 向量化表达式，离不开这些秘籍：

代码向量化： 将标量代码转换为向量化代码，释放数据处理的洪荒之力。
表达式融合： 将多个表达式融合成单个向量化表达式，减少不必要的内存分配和计算开销。
数据对齐： 确保数据对齐，让向量化操作如虎添翼。

示例代码，直击要害

// 优化前的代码
func ScalarEval(ctx sessionctx.Context, row chunk.Row, exprs []expression.Expression) (chunk.Row, error) {
    newRow := make(chunk.Row, len(exprs))
    for i, expr := range exprs {
        val, err := expr.Eval(ctx, row)
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        newRow[i] = val
    }
    return newRow, nil
}

// 优化后的代码
func VectorizedEval(ctx sessionctx.Context, row chunk.Row, exprs []expression.Expression) (chunk.Row, error) {
    n := len(exprs)
    newRow := make(chunk.Row, n)
    for i, expr := range exprs {
        val, err := expr.VectorizedEval(ctx, row)
        if err != nil {
            return nil, err
        }
        newRow[i] = val
    }
    return newRow, nil
}