数据仓库与 OLAPVectorized Execution
向量化执行 是什么？
一次处理一批（如 8192 行）而不是一行，充分利用 CPU 缓存
类比：流水线批量打包，比一件件手拿快得多
为什么快
逐行处理时，每行都要做函数调用、类型判断、虚函数分发，CPU 大部分时间花在“调度”上而不是计算上。向量化把 8192 行凑成一批，用连续内存 + SIMD 指令一次算完，分支预测也友好。
配合列存，同一列的数据在内存里是连续的，CPU 缓存命中率极高。
代价
向量化对短查询不友好：数据量小的时候，批处理的开销反而更明显。所以 ClickHouse 在点查（按主键取一行）上不如 MySQL，它的优势在“扫描大量数据做聚合”。
和 MPP 的关系
两者是不同维度的优化：MPP 是“多台机器并行”，向量化是“单核内并行”。Doris、StarRocks、ClickHouse 都是两者结合——节点间并行 + 节点内向量化。