向量化运算OLAP
Clickhouse、dorisDB(starrocks)、spark(2.x以后)、 hive（0.13.0以后）、presto
SIMD
SIMD全称Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流，能够复制多个操作数，并把它们打包在大型寄存器的一组指令集。
前提需要支持SIMD的CPU才能发挥其特性。
性能上优势
以加法指令为例，单指令单数据（SISD）的CPU对加法指令译码后，执行部件先访问内存，取得第一个操作数；之后再一次访问内存，取得第二个操作数；随后才能进行求和运算。而在SIMD型的CPU中，指令译码后几个执行部件同时访问内存，一次性获得所有操作数进行运算。这个特点使SIMD特别适合于多媒体应用等数据密集型运算。
注： 上面的内存指的是CPU寄存器
什么是vectorization
向量化计算(vectorization)，向量化计算是一种特殊的并行计算的方式，它可以在同一时间执行多次操作，通常是对不同的数据执行同样的一个或一批指令，或者说把指令应用于一个数组/向量
上图中，左侧为vectorization，右侧为寻常的For loop计算。将多次for循环计算变成一次计算完全仰仗于CPU的SIMD指令集，SIMD指令可以在一条cpu指令上处理2、4、8或者更多份的数据。
因此简单来说，向量化计算就是将一个loop处理一个array的时候每次处理1个数据共处理N次，转化为vectorization处理一个array的时候每次同时处理8个数据共处理N/8次。
向量化运算的实例
在Python的numpy库中使用向量化(Vectorization)计算，速度是非向量化(non-Vectorization)计算（即循环）的700倍（当前开发环境），因为向量化计算使用了python的内建函数，调用了CPU/GPU的SIMD指令集进行计算，大大减少了因为python高级语言执行损耗的时间。
实例:
import numpy as np
import timecnt=10000000
a = np.random.rand(cnt)
b = np.random.rand(cnt)tic = time.time()
c = np.dot(a, b)
toc = time.time()
print("c: %f" % c)
print("vectorized version:" + str(1000*(toc-tic)) + "ms")c = 0
tic = time.time()
for i in range(cnt):c += a[i] * b[i]
toc = time.time()
print("c: %f" % c)
print("for loop:" + str(1000*(toc-tic)) + "ms")结果;
c: 2499089.213332
vectorized version:5.998373031616211ms
c: 2499089.213332
for loop:4685.6348514556885ms
