探索极致数据分析性能！柏睿数据RapidsDB查询性能优化之道

一、背景

二、技术原理与实践

1、RapidsDB技术架构

2、内存存储架构

3、MPP引擎

4、动态查询优化技术

5、即时编译技术

6、联邦查询

三、应用实践与收益

四、未来展望

作为国家重大发展战略，数字经济越是发展，数据的价值越为突出。如何充分挖掘数据价值成为核心任务之一，其中在数据处理这一“价值变现”的关键环节，必然要解决如何处理超大规模量级的数据，以及如何将大规模数据进行实时高效分析和应用等问题，此时则需要强大的数据分析引擎来支撑。可以说，数据分析引擎将是数字经济时代的新动能，并助力实体经济高质量发展。

数字化转型中的企业要成为优秀的数字化组织，同样需要具备实时高效、灵活易用、可扩展的数据分析基础设施，从而充分发挥数据价值，形成业务数据化和数据业务化的驱动闭环，更好地实现智能商业决策、生产经营优化及产品和服务创新。但很多数据分析引擎因受限于低效的磁盘I/O、不合理的执行计划，单机的处理能力上限等因素，无法满足企业实际业务场景中实时处理和分析大规模数据的性能要求。

为助力数字经济高质量发展、加速企业数字化转型，柏睿数据打造具有完全自主知识产权的全内存分布式数据库RapidsDB，做到了极致的数据处理和分析性能。通过内存存储、MPP并行计算、动态查询优化和即时编译等查询性能优化技术，突破了数据库诸多性能瓶颈，构建性能全球领先、安全合规、自动化的数据洞察数字化平台，灵活满足多元交付场景的实时数据分析与海量数据高效管理需求。

柏睿数据RapidsDB与常见数据分析引擎性能对比

如上图，在某国有大型银行招标测试的TPC-H SF100测试上，柏睿数据RapidsDB在各场景的性能测试中，整体性能较诸多常见数据分析引擎大幅领先。从总执行时间上可看出，柏睿数据RapidsDB在100G的TPC-H数据集上查询性能是常见查询引擎的至少8倍。