행과 열 실행의 절충
행마다 다음 결과를 요청하면 호출과 해석 비용이 커질 수 있다. 반대로 열 전체의 중간 결과를 만들면 메모리 대역폭 부담이 커진다. X100은 두 방식 사이에서 작은 묶음의 점진적 처리를 택했다.
캐시를 활용하는 연산
연산자들은 열의 일부 값을 담은 벡터를 주고받는다. 자료가 캐시에 머무르는 동안 다음 연산을 수행하고, 단순한 반복 계산을 컴파일러가 효율적으로 다루게 하는 구성이 핵심이다.
설계와 평가의 범위
연구는 디스크 규모의 자료로 확장하는 목표도 제시했다. 다만 논문의 실험은 MonetDB에 저장된 메모리 내 자료를 대상으로 했으므로, 그 결과를 디스크 처리 성능과 동일시할 수는 없다.
관련 문서
DuckDB / CPU 캐시 / 캐시 / 데이터베이스 / 관계형 데이터베이스 / HyPer의 질의 컴파일