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@ -524,7 +524,7 @@ WHERE product_sk = 31 AND store_sk = 3
对于需要扫描数百万行的数据仓库查询来说，一个巨大的瓶颈是从硬盘获取数据到内存的带宽。但是，这不是唯一的瓶颈。分析型数据库的开发人员还需要有效地利用内存到 CPU 缓存的带宽，避免 CPU 指令处理流水线中的分支预测错误和闲置等待，以及在现代 CPU 上使用单指令多数据（SIMD）指令来加速运算【59,60】。
除了减少需要从硬盘加载的数据量以外，列式存储布局也可以有效利用 CPU 周期。例如，查询引擎可以将一整块压缩好的列数据放进 CPU 的 L1 缓存中，然后在紧密的循环（即没有函数调用）中遍历。相比于每条记录的处理都需要大量函数调用和条件判断的代码，CPU 执行这样一个循环要快得多。列压缩允许列中的更多行被同时放进容量有限的 L1 缓存。前面描述的按位 “与” 和 “或” 运算符可以被设计为直接在这样的压缩列数据块上操作。这种技术被称为矢量化处理（vectorized processing）【58,49】。
除了减少需要从硬盘加载的数据量以外，列式存储布局也可以有效利用 CPU 周期。例如，查询引擎可以将一整块压缩好的列数据放进 CPU 的 L1 缓存中，然后在紧密的循环（即没有函数调用）中遍历。相比于每条记录的处理都需要大量函数调用和条件判断的代码，CPU 执行这样一个循环要快得多。列压缩允许列中的更多行被同时放进容量有限的 L1 缓存。前面描述的按位 “与” 和 “或” 运算符可以被设计为直接对整块压缩列数据块操作。这种技术被称为矢量化处理（vectorized processing）【58,49】。
### 列式存储中的排序顺序