thevar1able/ClickHouse
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/ClickHouse/ClickHouse.git synced 2024-09-20 08:40:50 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity

fix some spelling mistakes in chinese doc

Browse Source 
Change-Id: I8174ce04ac92a3cf5cec41ccba8351e99d1a6d1b
This commit is contained in:
Doge 2019-07-28 14:22:07 +08:00
parent 12a15316fd
commit 9819ca8119
1 changed files with 2 additions and 2 deletions
Show Stats Download Patch File Download Diff File Expand all files Collapse all files

4
docs/zh/development/architecture.md
View File

@ -1,8 +1,8 @@
# ClickHouse 架构概述
ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括失量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于失量进行分派的，而不是单个的值，这被称为“矢量化查询执行”，它有利于降低实际的数据处理开销。
ClickHouse 是一个真正的列式数据库管理系统（DBMS)。在 ClickHouse 中，数据始终是按列存储的，包括矢量（向量或列块）执行的过程。只要有可能，操作都是基于矢量进行分派的，而不是单个的值，这被称为“矢量化查询执行”，它有利于降低实际的数据处理开销。
> 这个想法并不新鲜，其可以追溯到 `APL` 编程语言及其后代：`A +`、`J`、`K` 和 `Q`。失量编程被大量用于科学数据处理中。即使在关系型数据库中，这个想法也不是什么新的东西：比如，失量编程也被大量用于 `Vectorwise` 系统中。
> 这个想法并不新鲜，其可以追溯到 `APL` 编程语言及其后代：`A +`、`J`、`K` 和 `Q`。矢量编程被大量用于科学数据处理中。即使在关系型数据库中，这个想法也不是什么新的东西：比如，矢量编程也被大量用于 `Vectorwise` 系统中。
通常有两种不同的加速查询处理的方法：矢量化查询执行和运行时代码生成。在后者中，动态地为每一类查询生成代码，消除了间接分派和动态分派。这两种方法中，并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起，从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用，因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据，那么这将成为一个问题。但矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能。朋友写的一篇[研究论文](http://15721.courses.cs.cmu.edu/spring2016/papers/p5-sompolski.pdf)表明，将两种方法结合起来是更好的选择。ClickHouse 使用了矢量化查询执行，同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。