ckhouse进行深度二次开发的版本。采用列式存储引擎，利用SIMD(Single Instrnction Multiple Data)并行计算技术，针对海量数据的分析场景，尤其是大宽表的场景下，查询性能提升尤为显著。 HTAP实时分析避免了用户单独维护数据抽取同步的链路，节约了

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DEFER_MS=10 # 延迟解码时间，默认值为10，单位为ms。将Token解码延迟进行的毫秒数，使得当次Token解码能与下一次模型推理并行计算，从而减少总推理时延。该参数需要设置环境变量DEFER_DECODE=1才能生效。 export USE_VOCAB_PARALLEL=1

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，特别是基于大宽表的聚合分析查询性能非常优异，比其他分析型数据库速度快一个数量级。 ClickHouse的设计优点： 数据压缩比高 多核并行计算 向量化计算引擎 支持嵌套数据结构 支持稀疏索引 支持数据Insert和Update ClickHouse的应用场景： 实时数仓场景 使

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Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngather_min_rows默认为500行，下述案例采用了默认值）。下面简单说明几个案例：

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Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能的提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngather_min_rows默认为500行，下述案例采用了默认值）。下面简单说明几个案例：

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Gather面向的是TP的小数据量场景，对于小数据量查询因为节省了数据重分布的代价且单个节点的算力完全够用所以可以得到性能提升。对于大数据量的计算，多节点并行计算更有优势。需要通过打开关闭开关来对比哪种情况更快（dngather_min_rows默认为500行，下述案例采用了默认值）。 案例环境准备

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Node 集群中负责启动并管理Executor以及资源的节点。 Job 一个Action算子（比如collect算子）对应一个Job，由并行计算的多个Task组成。 Stage 每个Job由多个Stage组成，每个Stage是一个Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业

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Node 集群中负责启动并管理Executor以及资源的节点。 Job 一个Action算子（比如collect算子）对应一个Job，由并行计算的多个Task组成。 Stage 每个Job由多个Stage组成，每个Stage是一个Task集合，由DAG分割而成。 Task 承载业

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DDM实例在RDS实例上创建多个物理库，每一个物理库称为分片，在分片上建立的表，叫分片表（不包括单表和全局表）。数据按照分片规则被分配到不同的分片上，分片上的数据支持分布式并行计算。 分区键 分区键用于隔离和路由记录到不同的数据流分区。分区键由您的数据生产者在添加数据到DIS数据流时指定。例如，假定您的数据流具有两

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