Este artigo explorará nove perspectivas: pré-computação vs. computação on-the-fly, escalabilidade, transmissão de dados, utilização de recursos, otimização, resiliência, arquitetura vs. detalhes, aproximação versus precisão e teste de desempenho.Conforme mostrado no diagrama, quando um banco de dados recebe uma consulta SQL, ele passa por quatro módulos principais para processamento: otimizador de consulta, agendador de consultas, executor de consultas e camada de armazenamento.Essa transformação gera melhorias significativas de desempenho em várias operações críticas, como Scan, Shuffle, Hash, Igual e Memcpy.Da mesma forma, com a estrutura de execução paralela do pipeline, ao agendar tarefas em vários núcleos, o balanceamento de carga nos núcleos também precisa ser considerado.Ele leva em consideração fatores como recursos disponíveis, localidade de dados, carga atual do sistema e dependências de tarefas para tomar decisões de agendamento inteligentes.
Fonte: https://medium.com/@kangkaisen/how-to-build-an-extremely-fast-analytical-database-part3-78c5a06b88ed
