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Você pode estar trabalhando com dispositivos IoT, sensores, dados de eventos ou instrumentos financeiros – mas, seja qual for o caso de uso, à medida que o tempo passa, os dados começam a se acumular.Executamos duas consultas simples, uma que usa o agregado da soma vetorizada, e um que utiliza filtros vetorizados (infelizmente estes não podem ser combinados no momento).Operações mais complexas podem se beneficiar do código SIMD artesanal, como a conversão do caso da string, a validação do UTF-8 ou até a análise JSON.Mais importante, em alguns casos, o cálculo vetorizado das expressões é um pré -requisito para vetorizar os estágios subsequentes do pipeline, como o agrupamento.Olhando para o futuro, identificamos alguns novos algoritmos projetados com o SIMD em mente, o que pode ser uma ordem de magnitude mais rápida, então assista a este espaço.

Fonte: https://www.timescale.com/blog/teaching-postgres-new-tricks-simd-vectorization-for-faster-analytical-queries/