本文探讨了分布式OLAP查询引擎Trino和DuckDB如何通过批量处理提升性能，强调向量化执行的重要性，指出逐行处理会浪费CPU资源。文章比较了不同引擎的批处理结构和调度机制，介绍了DuckDB的morsel-driven并行模型及其内存数据布局，并通过实验展示了DuckDB在查询性能上的优势。

本文讨论了列存引擎的核心内容，重点分析了ClickHouse和DuckDB的源码，包括列存文件布局、向量化执行、MergeTree机制及分布式协调，旨在帮助数据平台工程师和DBA理解列存的优化与应用。

本文探讨了ClickHouse的列存储架构及其向量化执行机制，强调了批量处理的优势。介绍了Block和IProcessor的结构，分析了数据读取、过滤和聚合的过程，并与PostgreSQL的执行器进行了对比，指出ClickHouse在OLAP场景中的高效性和优化设置。