MonetDB/X100 确立的向量批执行被 DuckDB 与 ClickHouse 共同继承；说起来，DuckDB 在并行层采用morsel-drivenRow Group 切成 morsel。线程池动态抢任务，而非静态 partition。这篇文章从物理算子讲到src/parallel/executor.cpp并对照 ClickHouse 向量化与 PostgreSQL 执行器的 volcano 逐行模型。

一、Volcano vs Vector vs Morsel

flowchart TB
subgraph vol
N1
end
subgraph vec
B
SIMD
B --> SIMD
end
subgraph mor
Q
W1
W2
Q --> W1
Q --> W2
end

二、Column Vector 与 Selection Vector

DuckDB 的DataChunk持有：

• 多列Vector;
• 行数count;
• 可选Selection Vector。

如果你在做复杂过滤或需要高效去重，缺失 Selection Vector 会导致不必要的全表扫描和 CPU 占用。

内存受限时未启用字典编码会让一样的数据重复占用更多空间。

Filter 典型方法：

1. 比较产生SelectionVector;
2. 下游算子只处理选中行;
3. 常配合字典编码列避免物化。
4. ClickHouse 的CoulmnUInt8*filter 类似，在 src/Columns/ 实现。已在第 篇说明 Block 结构。

三、Physical Operator 与 Pipeline

大多数人误以为 pipeline 是单线条操作。它是线性算子链+一个 Source+一个 Sink 的组合。了解 Pipeline breaker 能帮你识别为什么某些查询并行度低。

flowchart LR
SRC
F
P
H
A
SNK 

SRC --> F --> P --> H --> A --> SNK \end{pre} \begin{itemize} \item Pipeline breaker：Hash Join Build、Hash Aggregate 等会 Barrier——先完成 build 再 probe。\item Meta-Pipeline：复杂 JOIN 树多 pipeline 由 Executor 调度顺序。\end{itemize}

从源码入口来看，

• /src/execution/physicaloperator.cpp;
• /src/execution/operator/scan/physicaltablescan.cpp;
• /src/execution/operator/join/physicalhash_join.cpp;
.

Morsel-Driven 并行划分与调度