为什么列式存储聚合速度快？
列式存储是一种数据库存储结构，它将每一列的数据单独存储在一起，而不是将每一行的数据存储在一起。列式存储的优点是可以减少磁盘I/O，提高数据压缩率，降低存储空间，以及加快聚合查询的速度。
聚合查询是一种对数据进行分组和统计的查询，例如求和、平均、计数等。列式存储可以加快聚合查询的速度，主要有以下几个原因：
- 列式存储只需要读取聚合查询涉及的列，而不需要读取整个表的数据，从而减少了磁盘I/O的开销。
- 列式存储可以对每一列的数据进行高效的压缩，从而减少了数据的大小，提高了磁盘和内存的利用率，以及缓存命中率。
- 列式存储可以利用向量化处理和SIMD指令来加速聚合计算，从而提高了CPU的效率。
综上所述，列式存储可以通过减少磁盘I/O，提高数据压缩率，以及利用向量化处理和SIMD指令来加快聚合查询的速度。
具体说明
- 列式存储只需要读取聚合查询涉及的列，而不需要读取整个表的数据，从而减少了磁盘I/O的开销。例如，如果我们要对一个有10列的表进行求和聚合查询，只需要读取其中一列的数据，而不需要读取其他9列的数据。这样就可以节省大量的磁盘读取时间，提高查询效率。
- 列式存储可以对每一列的数据进行高效的压缩，从而减少了数据的大小，提高了磁盘和内存的利用率，以及缓存命中率。例如，如果我们要对一个有100万行的表进行求和聚合查询，如果每一行的数据占用10字节，那么整个表的数据大小为10MB。如果我们使用列式存储，并且对每一列的数据进行压缩，假设压缩率为10%，那么每一列的数据大小为1MB，整个表的数据大小为10MB。这样就可以大大减少数据的存储空间，以及在磁盘和内存之间传输的数据量，从而加快查询速度。
- 列式存储可以利用向量化处理和SIMD指令来加速聚合计算，从而提高了CPU的效率。向量化处理是一种将多个数据元素作为一个向量进行批量处理的技术，SIMD指令是一种可以同时对多个数据元素进行相同操作的指令。例如，如果我们要对一个有1000个数据元素的向量进行求和，如果我们使用标量处理，那么我们需要进行1000次加法运算，如果我们使用向量化处理和SIMD指令，那么我们可以将这个向量分成10个子向量，每个子向量有100个数据元素，然后使用SIMD指令对每个子向量进行求和，最后再将10个子向量的和相加，这样就可以减少加法运算的次数，提高CPU的效率。
向量化处理和SIMD指令
向量化处理是一种将多个数据元素作为一个向量进行批量处理的技术，SIMD指令是一种可以同时对多个数据元素进行相同操作的指令。向量化处理和SIMD指令可以结合起来，提高数据并行的计算效率。我来给你详细讲讲它们的原理和应用。
向量化处理的基本思想是，将一些简单的、重复的、相同的操作，从标量（单个数据）的层次提升到向量（多个数据）的层次，从而减少指令的数量，提高计算的吞吐量。例如，如果我们要对两个长度为4的数组进行逐元素的加法，如果使用标量处理，我们需要执行4次加法指令，如果使用向量化处理，我们只需要执行1次向量加法指令，就可以得到结果。向量化处理的效率取决于向量的长度，也就是一次可以处理多少个数据元素。向量的长度由硬件的支持决定，一般是2的整数倍，例如4、8、16等。
SIMD指令是一种特殊的指令，它可以同时对多个数据元素进行相同的操作，从而实现向量化处理。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，意思是一条指令处理多个数据。SIMD指令需要专门的硬件支持，例如向量寄存器、向量运算单元等。SIMD指令集是一组SIMD指令的集合，不同的CPU架构有不同的SIMD指令集，例如Intel的SSE、AVX、AVX-512等，AMD的MMX、3DNow!、SSE等，ARM的NEON等。SIMD指令集的发展历史可以参考这篇文章。
SIMD指令集可以提高向量运算的效率，但是如何使用SIMD指令集呢？一般有两种方法，一种是编译器自动向量化，一种是手动编程。编译器自动向量化是指编译器可以根据程序的特征，自动将一些循环或者数组操作转换为SIMD指令，从而提高性能。这种方法的优点是不需要修改源代码，缺点是编译器的智能有限，不能处理复杂的情况。手动编程是指程序员可以使用一些特殊的语法或者函数，直接调用SIMD指令，从而实现向量化处理。这种方法的优点是可以充分利用SIMD指令的功能，缺点是需要修改源代码，增加编程的难度。关于如何使用SIMD指令集进行编程，可以参考这篇文章和这篇文章。
向量化处理和SIMD指令是一种高效的数据并行的技术，它们可以提高高性能计算中的向量运算效率，例如矩阵运算、图像处理、信号处理、机器学习等领域。如果你想了解更多关于向量化处理和SIMD指令的知识，你可以阅读这篇文章。
哪些cpu架构支持SIMD指令集
SIMD指令集是一种可以让CPU同时对多个数据进行相同的操作的技术，它可以提高计算效率和性能。不同的CPU架构支持不同的SIMD指令集，例如：
- x86架构的CPU支持MMX, SSE, SSE2, SSE3, SSSE3, SSE4, AVX, AVX2, AVX-512等指令集¹²³。
- ARM架构的CPU支持NEON, SVE, SVE2等指令集⁴ 。
- MIPS架构的CPU支持MIPS-3D, MDMX, MIPS SIMD Architecture等指令集 。
- PowerPC架构的CPU支持AltiVec, VSX等指令集 。
如果你想知道你的CPU支持哪些SIMD指令集，你可以使用一些工具或代码来检测。例如，x86架构的CPU可以使用CPUID指令来查询支持的指令集²⁴。你也可以参考一些网站或文档来查看不同的CPU型号和指令集的对应关系 。
(1) 并发编程：SIMD 介绍 – 知乎 – 知乎专栏. https://zhuanlan.zhihu.com/p/416172020.
(2) SIMD指令集 – 知乎. https://zhuanlan.zhihu.com/p/31271788.
(3) 一文读懂SIMD指令集 目前最全SSE/AVX介绍 – CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_32916805/article/details/117637192.
(4) 【HPC】Intel SIMD技术——如何用code检查你的CPU支持哪些指令集？_c语言查看是否支持sse-CSDN博客. https://blog.csdn.net/qq_31985307/article/details/123290933.