OceanBase 向量化执行引擎相比传统火山模型有哪些优势？
向量化执行引擎自 V4.0 起默认开启，V4.3 升级为 2.0 版本。
相比火山模型（按行迭代）的三大优势：
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减少函数调用开销 ：火山模型每行调用一次
get_next_row()，向量化通过get_next_batch()一次处理一批数据（如 1024 行），调用次数大幅降低。 - 提升 CPU Cache 友好性 ：数据按列紧凑排列，空间局部性高，CPU 预取可将批量数据提前加载到 L2 Cache，降低 Cache Miss 率。
- 优化分支预测与 SIMD ：分支判断提至批量外层，一批数据仅执行 1 次判断；连续数据存放对 SIMD 指令更友好。
V4.3 引擎 2.0 改进 ：实现了定长、变长离散、变长连续三种数据格式，重新设计 Sort、Hash Join、Hash Group By 等算子，进一步提升 AP 场景性能。