商务网站建设与规划百度统计app
Photon Hash Aggregation Vectorization
Photon Hash Join 的向量化的要点是：使用开放地址法。步骤：
- 向量化计算 hash 值
- 基于 hash 向量化计算 bucket 下标，得到 bucket index 向量
- 基于 bucket index 向量中记录的下标找到 bucket，判定是否冲突，如果冲突则继续向下，直至找到正确 bucket，将正确 bucket 下标回填到 bucket index 向量中 （Not So Vectorized）。下图中绿色就是解决冲突后找到的 bucket 位置。
4. 向量化计算 Aggregate 值。伪代码如下：
可以看到，上面几个步骤里，除了 3 里面有一些不规整的操作，其余都是非常简单的 kernel 操作。
Photon 关于 Null 的考虑
Photon 测试发现，为了处理 Null，会付出 23+% 的开销。基于如下观察：
- 用户很少专门给列加上 Not Null 约束
- 很多场景里虽然没有指明 Not Null 约束，但实际数据中 Null 很少
所以，Photo 给每一个 batch 的数据都附带了一个 has_nulls() 标记，如果这一批数据里面一个 null 都没有，那么这一批数据的计算就可以使用 NotNullKernel，性能最佳；反之，就回退到使用 WithNullKernel，付出必要的代价。
注意：这里要强调 Batch，而不是全量数据。全量数据里有少许 Null，但其中大部分 Batch 里没有 Null，就能用上上述优化。
Photon 关于 Selector / Active Rows 考虑
考虑到存在 Filter，并且 Filter 可能会过滤掉大部分数据，Photon 为过滤后的数据创建了一个 Active Rows 结构，用于索引未被过滤的数据。
增加 Active Rows 概念后，后继所有数据访问都要通过 Active Rows 索引来定位，成为框架固有开销。
另一种实现思路是引入 Skip 数组，当行过滤时，Skip[i] 被设置为 1，否则为 0。访问过滤后的数据时，需要遍历整个 skip 数组。这么做的好处是（…内存好管理？），缺点是增加了不必要的判断。