Векторизованное колоночное исполнение запросов в PostgreSQL 19

На прошлой неделе я перенес форк Apache Cloudberry на PostgreSQL 19 в виде набора расширений и рассказал, где этот порт проигрывает оригинальному форку. Впрочем как и Cloudberry на ClickBench современные колоночные движки обгоняют его на порядок. И дело тут не в реализации MPP, а в исполнителе PostgreSQL - он работает с кортежами в памяти СУБД. Каждый кортеж проходит отдельно, значение проходит через fmgr, а сегменты кластера лишь добавляют число процессоров на котором крутится тот же самый цикл по строкам таблицы. Следующий логичный шаг для ускорения - векторизованный исполнитель в PostgreSQL. В открытом коде Apache Cloudberry его нет: от закрытого движка в репозитарии остались только следы - флаг create_vectorization_plan, который планировщик всегда передает как false, а также узел WindowHashAgg без реализации и адаптер PAX под VEC_BUILD, который не компилируется. Проектировать придется самому и, конечно, снова в виде расширения постгреса. Так появился pg_vexec - набор расширений для PostgreSQL 19. Проект не требует модификации ядра PostgreSQL даже при использовании планировщика ORCA в одноузловой конфигурации без координатора на ванильной сборке PostgreSQL. Модуль gp_orca из порта Cloudberry теперь собирается без pg_core и прочих потрохов greenplum и патчей ядра СУБД, а vexec превращает ORCA в векторный планировщик с исполнителем в “одном флаконе”: его оптимизатор оценивает стоимости теперь и векторных узлов, а транслятор генерирует эти узлы в плане. Патчи ядра не нужны, только если не нужна функциональность и колоночное хранение данных таблиц из Cloudberry. Если же загрузить расширение Cloudberry на пропатченном ядре постгреса, то vexec может более эффективно читать и писать колоночные PAX и ao_column, без лишних конвертаций из и в строки, а Motion тогда может передавать между сегментами данные сразу в колоночном формате Arrow IPC. И к постгресу можно подключаться как по привычному pgwire протоколу, так и по более современному Flight SQL, что могут оценить те кто будет запускать ML модели на данных из PostgreSQL. Как минимум при загрузке данных в polars скажут мне спасибо!