1. 本課將重點討論矢量化查詢執(zhí)行。

2. SIMD（單指令多數(shù)據(jù)）是一種利用硬件并行性的技術(shù)，可以在同一指令中同時處理多個數(shù)據(jù)。

3. SIMD指令集在x86架構(gòu)中有多個變種，其中AVX512是最新的擴(kuò)展，具有更寬的寄存器和更多的指令。

4. SIMD的使用可以帶來巨大的性能提升，但需要手動編寫代碼來利用它，并且對數(shù)據(jù)對齊和數(shù)據(jù)類型有一些限制。

5. SIMD的應(yīng)用范圍包括掃描、哈希表查找、直方圖等數(shù)據(jù)庫算法。

6. 在選擇性掃描中，我們可以使用掩碼向量來確定哪些元組滿足謂詞條件，以便將它們連續(xù)地放入輸出向量中。

7. 在向量化操作中，我們需要避免使用分支語句，因為SIMD指令集中沒有條件判斷指令。

8. 向量化操作可以顯著提高性能，但在飽和內(nèi)存帶寬時性能提升有限。

9. 在向量化聚合查詢中，需要注意處理無效元組的問題，以充分利用SIMD并行性。

10. 在數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)中，可以利用向量化技術(shù)來優(yōu)化常見操作，如選擇掃描、哈希表和分區(qū)直方圖。

11. 介紹了一種稱為lax operator fusion的方法，它可以在流水線中引入階段，以便在決定是否繼續(xù)進(jìn)行或返回獲取更多元組時進(jìn)行決策。

12. 引入人工緩沖區(qū)可以在SIMD停止時存儲更多的SIMD向量和指令，并在緩沖區(qū)滿時繼續(xù)進(jìn)行下一個階段。

13. 在流水線中引入多個人工緩沖區(qū)可以提高性能，但需要注意緩沖區(qū)的位置選擇，以避免過早返回或處理時間過長導(dǎo)致緩存未命中。

14. SIMD和預(yù)取技術(shù)可以提高性能，但并非在所有情況下都有效，需要根據(jù)具體情況進(jìn)行權(quán)衡和選擇。

15. 使用散射和聚集操作可以實現(xiàn)直方圖的增量計數(shù)，并通過將不同寄存器的結(jié)果合并來實現(xiàn)水平向量化和最終輸出。

16. 使用基數(shù)指令來進(jìn)行哈希操作，可以將大量的鍵值對壓縮成較小的向量。

17. AVX-512指令集并不總是比AVX-2更快，有時甚至?xí)?dǎo)致性能下降。

18. 使用AVX-512指令集可能會導(dǎo)致CPU降頻，以避免過熱。

19. 合理使用向量化技術(shù)和并行處理可以顯著提高數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的性能。

20. 下節(jié)課將介紹查詢編譯和潛在的項目三主題。