Apache Cloudberry 向量化实践（一）：为什么要优化向量数据重分布性能？

                                                                                                                                                <p style="color:#3a3a3a; margin-left:0; margin-right:0">在当今数据密集型的应用场景中，分布式计算系统承担着越来越多的关键任务。无论是实时数据分析、批量处理，还是AI推理和训练，高并发、高吞吐的要求都在推动底层系统持续进化。</p> 

而在分布式大数据系统，尤其是 MPP（Massively Parallel Processing） 数据仓库中，向量化是提升处理速度的重要手段，相应的，向量数据重分布（Vectorized Data Redistribution）  的作用也就越来越重要。它并不直接决定一条SQL的逻辑是否正确，但它却深刻影响着系统的整体性能和可扩展性。

向量数据重分布是什么？它为什么重要？

在 MPP 系统中，数据通常被切分后分布在多个节点，每个节点独立执行子任务并并行处理。为了确保计算逻辑能够正确、高效地执行，系统需要在任务中间阶段重新分配数据。比如，在执行一个基于 Key 的 Join 操作时，系统可能需要将相同 Key 的数据分发到同一个节点上。这一过程就叫做数据重分布（Redistribution）。

而“向量数据重分布”特指在向量化执行引擎中对列式批数据（Vectorized Batches）的重分布过程。相比传统逐行处理，向量化执行以“批”为单位，对 CPU cache 友好、指令并行度高，大大提升了处理速度。但与此同时，它也对数据在节点间的分发方式提出了更高的要求。在传统模型中，数据逐行处理，重分布通常是按行构建数据包再发送。而在向量化模型中，重分布的单位变成了列向量的子块（如 Arrow RecordBatch），涉及到以下几个新挑战：

1. 结构更复杂：向量化数据通常按列组织，包含复杂类型（如嵌套结构、变长数组），重分布过程需要精确维护这些结构的正确性。

2. 数据量更大，变换频率更高：一次向量批次通常比传统批次大很多，意味着重分布过程要处理的单位更庞大，网络压力更大。

3. 表达式处理复杂：重分布前通常伴随 Key 的计算，向量化执行要求表达式能在向量模式下高效计算，这也对表达式编译和执行效率提出了更高要求。

因此，向量化不仅要求“快”，还要求“稳”和“准”，因此对数据重分布提出了更高的要求。一旦重分布环节效率不佳，反而会成为系统的“绊脚石”。

为什么在节点扩展时，重分布会成为瓶颈？

分布式系统的一个基本优势是横向扩展能力。当系统节点从几十个扩展到上百个甚至更多时，我们理所当然地希望性能能够线性提升。但现实却常常事与愿违，其中一个重要原因就是：重分布带来的系统开销会指数级增长。

具体来看，问题主要体现在以下几个方面：

1. 复杂度提升：在 N 个节点之间重分布数据时，计算复杂度主要体现在重分布节点需要遍历向量化结构中的 RecordBatch，对每条记录执行过滤操作以确定目标节点。随后，还需再次遍历映射关系将数据写入对应节点的缓冲区，整体过程呈现出理论上的 O(N^2)复杂度。随着节点数量增加，数据分发逻辑愈加复杂，处理成本大幅上升。

2. CPU 资源消耗：Key 的计算、数据的序列化/反序列化、结构校验等处理环节高度依赖 CPU 资源。如果重分布逻辑设计不合理，将显著拖慢整体执行效率，形成瓶颈。

3. 内存压力增大：为降低网络通信次数，系统通常会对待发送数据进行聚合缓存。批量缓存策略虽然优化了传输效率，却也显著增加了内存占用，在资源紧张或高并发情况下可能影响系统稳定性。

4. 网络开销难控：向量数据往往体量较大，在并发分发过程中对网络造成较大压力，尤其是在高并发查询或大规模 Join 等典型场景下，这一问题尤为突出，成为系统性能的隐性制约因素。

因此，在系统规模越大时，向量数据重分布越容易成为“天花板”，决定了系统扩展性能否真正释放。

优化向量数据重分布有什么业务价值？

如果把整个分布式执行链路比作一条高速公路，向量数据重分布就是关键的“枢纽节点”。优化它，就像拓宽高速公路的换乘站，不仅能提升单个查询的响应速度，更能带来系统级的性能红利。具体价值包括：

• 性能大幅提升：优化后的重分布逻辑能降低表达式计算、数据打包和通信延迟，从而缩短整体查询耗时。

• 更好的系统扩展性：高效的重分布机制可以在增加节点时保持良好的线性扩展能力，避免“规模越大越慢”的尴尬。

• 资源利用最大化：优化可以减少无效的数据复制、缓存占用和网络开销，使 CPU、内存、网络的使用更加均衡。

• 提升系统稳定性与预测性：优化后，系统对负载变化的敏感度降低，有利于稳定服务能力，尤其适用于复杂报表、AI Pipeline、ETL等多阶段任务场景。

既然我们已经明确了“向量数据重分布”值得优化、必须优化，那么下一步的问题自然是——“该如何做？”

在后续内容中，我们将详细介绍：

• 我们如何定位重分布成为性能瓶颈的关键路径；

• 如何结合 Gandiva 向量表达式引擎进行表达式计算优化；

• 如何设计新的 Group Scheduling 机制，提升 CPU 利用率；

• 如何通过标准化性能基准验证优化效果……

每一项优化背后，都不仅是技术工程的细节突破，更是对系统本质的深刻理解，欢迎大家保持关注，和我们一同探讨精进。

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