本篇内容介绍了“数据库运行很慢的原因分析”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！

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当你发现数据库查询特别慢的时候，并且从硬件配置、SQL优化和索引等方面都找不出原因，那你可能需要从数据库的计算引擎本身的性能找下原因。

数据库的计算引擎性能有多重要？我们可以拿汽车做个简单类比。服务器硬件配置是基础设施，相当于汽车行驶的道路，高速公路和山村土路的行驶效果肯定是不一样的；SQL的查询优化相当于驾驶水平；而数据库计算引擎就相当于汽车发动机，既是数据库性能的源动力，也是各家厂商最核心的技术壁垒。

那么，我们就从数据库计算引擎的实现技术探究下如何提高数据库性能。下图是从客户端发出一条SQL语句到结果返回给客户端的简化流程。

 

如果把数据库内核看成一个组织，那么优化器就位于组织的最上层，作为组织的首脑发号施令；执行器位于组织的中间，严格执行优化器下发的计划，从存储空间中读取数据进行加工处理，最终返回给客户端。

优化器

如何形象的理解优化器？以查询“知乎点赞过万的回答”为例，用户通过SQL告诉数据库“给我找出点赞过万的回答”，优化器把用户的需求转换为“如何找到点赞过万的回答”的策略和方法，即查询计划。

同一种SQL会有成千上万种不同的执行计划，而好的执行计划和差的执行计划在运行性能上会有天壤之别。

如何从成千上万种查询计划中选出最优的？早期数据库的查询优化器通常采用启发式规则进行优化RBP（Rule Based Optimization），这种优化方式不够准确，往往难以获得最优的执行计划，而基于代价的优化CBO (Cost Based Optimization)则能够针对大多数场景高效筛选出性能最好的执行计划。

因此，我们见到的高性能数据库引擎往往使用基于代价的优化器。

执行器

执行器是数据库内核最重要的部件之一。提升执行器的性能，会很大程度上提升数据库性能，因此各大数据库厂商都纷纷投入很多精力到执行器技术的研发中。

提升执行器性能的手段主要有两种技术路线，一种是向量计算（vectorized execution），另外一种是代码生成（code generation）。目前主流的数据库厂商会使用其中一种执行器优化技术，例如Snowflake使用的是向量计算，Impala使用的是代码生成, Spark两种都有使用，OushuDB使用了向量计算外加SIMD优化技术。而一些传统的数据库还未实现其中任何一种性能技术。

聪明的你可能要问了，哪种技术路线更胜一筹？关于这个问题，不少研究和论文给出了答案：两种技术侧重点不同但都可以提升性能，不同的语句也会有不同程度的性能提升，向量计算更适合并行处理数据SIMD。所以，想要在并行计算的基础上进一步提升数据库引擎性能，就可以结合并行处理数据充分利用CPU硬件指令（比如SIMD）。

SIMD

SIMD(single instruction multi-data), 即单指令多数据流，以同步的方式在同一时间内执行同一条指令。相比单指令单数据流（SISD），单指令多数据流一次性获得所有操作数进而加快了运算，特别是数据密集型运算。

如上图所示，使用标量运算一次只能执行一对数据的乘法操作，而采用SIMD乘法指令则可以一次同时执行四对数据的乘法操作。作为向量体系结构的一种，SIMD使用一条向量指令开启一组数据操作，其中数据的加载、存储以及数据计算以流水线的形式进行。

通过在国际标准数据集TPCH上的测试，我们发现OushuDB 4.x的速度比最新版本的SparkSQL 3.x快大约一个数量级。

基于以上的分析，如果从提升数据库性能的角度，我们可以采用基于代价的优化+向量计算+ SIMD的技术路径，作为提升数据库性能的首选方法。

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