深入浅出腔调DB｜柏睿数据RapidsDB高性能之数据编码

性从编码缓冲器数据库的连通加载之前加速精度。

便举个详见共同点的例证：

这个例证展示了编码缓冲器连通的起着：

前头的共同点核对在双核笔记型电脑上，只并不需要0.02秒算出结果。注意了，它是对详见r做一百万先为的全详见照相，然后与维详见d（110先为）做连通。

通过查看RapidsDB的可视化计划案或者show profile json的结果可用，可以了解数据库编码缓冲器机制连通于是以被用于上述codice_配置文件的核对计划案之前：在HashJoin加载符上，可以看到属性"encoded_join_enabled":"yes"。此外，还可以看到对编码缓冲器数据库的加载被转发到ColumnStoreScan罗列存照相加载符。ColumnStoreScan、 HashJoin和各种GroupBy加载符可以在照相处理过程之前通过一个或多个散罗列连通（hash joins）的序罗列来一同充分利用复合连通（star join）。

背书的编码缓冲器数据库

迄今RapidsDB情况下对以下情况背书对编码缓冲器数据库的加载：

带有运算符词典和运算符游程编码缓冲器的运算符各种类型；

具有绝对值和先为程编码缓冲器的幂罗列。

预选、催化加载情况下背书幂各种类型做数据库编码缓冲器。调制背书运算符和幂各种类型做编码缓冲器数据库。

上会RapidsDB才会定时对罗列加载数据库透过编码缓冲器。但是，在极更是少数才会，本该定时编码缓冲器的加载不会被编码缓冲器数据库比对到，但对浏览器的应用程序来说，这次数据库编码缓冲器冗余甚为最重要，则可以通过option ''符号来充分利用，例如：

背书的加载和管制

对编码缓冲器数据库背书的加载以及对加载的管制做个详细分类陈述：

照相Scan：

幂编码缓冲器更是较慢解码

调制Filter：

下罗列调制缓冲器：

运算符词典和运算符游程编码缓冲器的运算符各种类型

用于游程编码缓冲器的幂各种类型

调制缓冲器赋绝对值之前的“或”运算；筛选缓冲器赋绝对值情况下包含单个运算符罗列，以加较慢检视速度

背书运算符罗而会的Bloom筛选缓冲器（消除单个运算符罗而会不会反之亦然连通的先为）

催化Aggregates：

背书的催化：sum, min, max, count, any

背书的催化反为量：全数字

背书的催化赋绝对值：一个赋绝对值之前而无须有多个详见罗列

背书的催化编码缓冲器：幂、幂游程编码缓冲器

预选Group-by

不会预选的催化（也叫做内积催化）不才会对编码缓冲器数据库执先为加载

预选计数叫停相当较慢

预选：

而无须有多个预选罗列

而无须混合可用罗列和赋绝对值

预选罗列情况下情况下可用以下编码缓冲器：幂、幂游程编码缓冲器

每罗列几千先为不同绝对值的为数有一个管制，最少这个管制，系统将趋于稳定到一次一先为的检视，并且先为段的数据库的本地催化将向母具体来说催化加载符可用先为

类似的，对几千个第一组的第一组总数也有一个管制，最少这个管制就不可用冗余的预选检视

索引关双键字上的预选不太可能不如其他罗而会的预选高效，因为可以执先为并先为预选，而哈希预选不太可能更是好

预选的赋绝对值：

一个赋绝对值之前只而无须一个回传罗列

赋绝对值结果情况下为幂

在预选罗列和赋绝对值比较大，每个罗列详见情况下可用一次

共同点Joins

连通情况下在某种各种类型的幂罗而会，或者在在表面上详见示为幂的另一种罗列各种类型上，如datetime

核对冗余缓冲器选择的一个或多个连通情况下是HashJoin各种类型

连通情况下是多对一的关系

HashJoin（或一些罗列HashJoin）情况下出过去上 ColumnStoreScan

对连通结果的核对之前情况下发挥作用按加载预选和催化

柏睿数据库RapidsDB在某国有大先为普惠金融市场项目应用之前，对应用微软透过了开发冗余提议和几次选择性核对冗余之前，就可用了数据库编码缓冲器的方法，取得了明显的缺点：冗余前后想得到5-20倍的缺点。

好了，数据库编码缓冲器我们介绍到这。如果您有究竟或提议，欢迎在亦同留言，我们将针对大家的特质疑虑，发布【答疑篇】，互动的班上有机才会获得谜样奖品呦。

RapidsDB极限精度索引有何妙处？第二回将带入“高精度篇—先为罗列混存”解释。欢迎注意“柏睿数据库”公众号，继续修炼索引～

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