传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式，这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据，更多的是在遍历执行树，就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLAP场景巨量的函数调用次数，需要巨大的开销。为了解决这一问题，GaussDB(DWS)中增加了向量化引擎。向量化引擎使用了一次一批元组的执行模式，能够大大减少遍历执行节点的开销。同时向量化引擎还天然对接列存储，能够较为方便地在底层扫描节点装填向量化的列数据。列存 + 向量化执行引擎，是打开OLAP性能之门的金钥匙之一！
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