支撑高并发查询调度，满足 AP 场景横向扩展需求。采用 Pipeline 流式执行架构，通过任务拆分与流水线化执行，实现单设备高效并行；引入优先级调度机制，支持资源弹性分配与高优先级任务倾斜。

查询并发承载能力大幅提升，架构扩展性适配从百级到万级查询的弹性需求，资源利用率显著提高。

统一编码标准，提升大规模数据集传输与处理效率。标准化采用 DataChunk 作为默认执行编码，依托其统一规范与高效的序列化 / 反序列化特性，单机处理 160 万行结果集场景下可提速 3 秒。整体消除编码层面性能损耗，为 TB 级数据分析提供高效、兼容的编码支撑，数据处理吞吐量显著提升。

实现节点间低延迟、高可靠数据传输，减少资源占用。采用 BRPC 作为执行节点间核心传输协议，依托其原生 C++ 接口与高效通信机制，简化传输链路、减少冗余开销；内置统一 Shuffle 机制，保障数据分发有序性。使得分布式传输延迟与网络带宽占用显著降低，节点间协同效率提升，支撑大规模分布式查询稳定执行。

提升算子性能与功能覆盖度，支撑大规模、复杂计算需求。推进算子全下推架构，减少数据回传开销；新增 Join 算子完善跨模计算能力，为 Hash Agg  算子适配落盘机制规避内存溢出，优化 Sort 算子执行逻辑提升大规模数据排序性能。算子层功能与性能双升级，可高效支撑复杂查询、高基数聚合、TB 级数据排序等重负载任务，适配 AP 场景多样化计算需求。

上述四项核心改造的具体作用机制如下：

BRPC 通信层改造：在执行节点节点间构建专用通信链路，采用与本地算子同源的数据格式传输中间结果，彻底消除节点间的数据转换开销。

全算子下推执行改造：将所有计算算子从 ME 迁移至执行节点部署执行，仅由 Root 执行节点承担最终结果汇总职责，其余执行节点仅向 ME 反馈执行状态，数据传输量降幅超 90%。

Block Filter 机制引入：将数据过滤规则下推至存储层，存储节点基于 Block 元数据统计信息预过滤无效数据，显著降低计算层的输入数据量，提升计算效率。

Pipeline 流水线调度改造：基于 Pipeline 模型对查询任务进行拆分与并行化编排，实现任务高效并行处理，其核心架构与数据流转逻辑如下：

 

Pipeline 模型

 

 

Pipeline 模型沿用传统数据处理的流水线设计范式，将复杂查询任务解耦为若干细粒度、可并行调度的子任务；各子任务被编排为多个 Pipeline Stage（流水线阶段），每个 Stage 由一组 Operator（算子）构成协同处理单元。数据在算子间遵循流水线机制逐阶段流转处理，最终达成查询任务的高效执行目标。

 

分布式执行调度流程

 

调度层承担逻辑执行计划的分布式改写职责，将其解耦为执行节点级计划片段（Flowspec），并对各片段的执行时序与并发度进行精细化编排，保障多模分布式执行结果的一致性与准确性。

针对时序数据查询，分布式执行调度层会将所有算子全量下推至执行节点端执行，以下为全新执行架构的调度流程示例（以具体 SQL 查询为例）：

 

 

KaiwuDB 3.0 分布式执行流程

 

总结与展望

 

综上，KaiwuDB 分布式执行引擎通过一系列核心优化举措，系统性破解了传统架构的多重瓶颈，构建起高效、稳定、可扩展的分布式执行体系，为高并发、大规模时序数据及多模数据分析业务提供了坚实的技术支撑。

• 统一引擎架构适配 AP 场景

通过全算子下推、BRPC 统一通信及 Pipeline 标准化调度机制，有效突破传统架构的性能与扩展性约束，可稳定支撑未来高并发、大规模分析型处理 AP 场景的查询负载需求。

• 核心性能实现跨越式提升

依托计算全量下推、统一编码规范及 BRPC 零转换传输技术，显著降低冗余数据传输及编解码开销；借助 Block Filter 预过滤机制，进一步提升海量数据处理效率与 CPU 资源利用率，优化系统资源配置。

• 降低系统复杂度

明确管理节点（ME）的调度职责、根执行节点的结果汇总职责及普通执行节点的计算职责边界，降低模块间耦合度，可快速定位问题节点及流水线阶段（Stage），提升 Debug 的效率与精准性。

• 分布式处理能力全面升级

以 Pipeline 流水线调度与 Block Filter 预过滤机制保障核心性能输出，依托统一架构设计提升系统可维护性与可扩展性，通过算子落盘优化策略改善存储 I/O 资源利用率，全面支撑复杂大规模业务场景的稳定运行需求。

未来，KaiwuDB 将基于现有架构持续深化技术迭代，聚焦复杂业务场景的功能完善，推动引擎向更智能、更可靠、更贴合用户核心业务需求的方向演进，助力业务实现数据价值的高效挖掘与转化。