「分布式技术专题」三种常见的数据库查询引擎执行模型

注：本文涉及到的相关资料图片摘自 CARNEGIE MELLON DATABASE GROUP 发表的 CMU SCS 15-721 (Spring 2019) :: Query Execution & Processing （点击可查看）

1. 迭代模型/火山模型（Iterator Model）

又称 Volcano Model 或者 Pipeline Model。

该计算模型将关系代数中每一种操作抽象为一个 Operator，将整个 SQL 构建成一个 Operator 树，查询树自顶向下的调用next()接口，数据则自底向上的被拉取处理。
火山模型的这种处理方式也称为拉取执行模型（Pull Based）。
大多数关系型数据库都是使用迭代模型的，如 SQLite、MongoDB、Impala、DB2、SQLServer、Greenplum、PostgreSQL、Oracle、MySQL 等。
火山模型的优点在于：简单，每个 Operator 可以单独实现逻辑。
火山模型的缺点：查询树调用 next() 接口次数太多，并且一次只取一条数据，CPU 执行效率低；而 Joins, Subqueries, Order By 等操作经常会阻塞。

2. 物化模型（Materialization Model）

物化模型的处理方式是：每个 operator 一次处理所有的输入，处理完之后将所有结果一次性输出。
物化模型更适合 OLTP 负载，这些查询每次只访问小规模的数据，只需要少量的函数调用。

3. 向量化/批处理模型（Vectorized / Batch Model）

向量化模型和火山模型类似，每个 operator 需要实现一个 next() 函数，但是每次调用 next() 函数会返回一批的元组（tuples），而不是一个元组，所以向量化模型也可称为批处理模型。
向量化模型是火山模型和物化模型的折衷。
向量化模型比较适合 OLAP 查询，因为其大大减少了每个 operator 的调用次数，也就简单减少了虚函数的调用。
Presto、snowflake、SQLServer、Amazon Redshift等数据库支持这种处理模式。