第三届中国Rust开发者⼤会 ⽤ egg 孵化你的 SQL 优化器 王润基 RisingWave 内核开发⼯程师 ? Parser Binder Optimizer Executor SQL AST Logical Plan Physical Plan Table Catalog Storage RisingLight 查询引擎的整体结构 SELECT name, url Hash Join #0 = #2 Scan $1.1, $1.2 Scan $2.1, $2.2 Projection #1, #3 ⼀个 SQL 语句优化的例⼦ 基于规则的优化 (RBO) 基于代价的优化 (CBO) 谓词下推 Join Filter A B Join Filter A B Filter Join A Join B C Join C Nested Loop Join 连接重排序 连接算法选择 TopN A Order TopN A Limit 查询优化 定义计划节点 定义重写规则 ⽤纯 Rust 编写的第⼀代优化器 Visitor 模式 ⽤纯 Rust 编写的第⼀代优化器 e-class e-node Rewriting Rewriting (* ?x 2) => (<< ?x 1) Rewriting

第三届中国Rust开发者大会 Rust Atomic Deep Dive Pu Wang @ DatenLord 2023/06/17 Rust原子操作高性能实践 What are atomic operations in Rust? What Why need atomic operations? Why How 01 02 03 Memory order in atomic operations

新一代分布式高性能图数据库的构建 北京海致星图科技有限公司 2023-06-18 沈游人 数据库与大数据专场 海致简介—企业级知识图谱开创者 专业顶尖技术团队支撑 超 700 人团队，其中 80% 为技术人员，创始团队在完成全球第一个中文知 识图谱网站研发后，探索知识图谱技术在企业领域的应用。 2021 年，海致院 士专家工作站成立，站内清华大学计算机博士生占比达 90% 以上。 专注于数据智能技术赋能中国数字经济发展 海致高性能图计算院士专家工作站 郑纬民 - 海致科技首席科学家 中国工程院院士、清华大学计算机科学与技术系教 授、中国计算机学会前理事长，中国计算机系统结构 的学科带头人，我国高性能计算和存储系统等方面的 泰斗和先行者。 2021 年 3 月 25 日，海致科技与清华大学计算机科学与技术系共同建设高性能图计算院士专家工作站 。 高性能图计算是高性能计算、图计算两项技术融合 杂数据的实时处理和存储需求，是计算机领域竞争新战略制高点。 产学结合、协同创新，打造全球领先的国产自研图数据库 AtlasGraph ，培育世界级的图计算软硬件 生态体系，保持对全球科技竞争的战略均衡。 海致高性能图计算院士专家工作站 海致获得“ 2021 年 CCF 科学技术奖科技进步卓越奖” CCF 科学技术奖被认为是计算机科学与技术领域最具影响力的专业奖项之一， 其中科技进步卓越奖是 CCF 科技

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . 题时能够作出专业的反应和判断，从而提升工作的整体质量。举一个简单例子，每种编程语言都内置了排序 函数： ‧ 如果我们没有学过数据结构与算法，那么给定任何数据，我们可能都塞给这个排序函数去做了。运行顺 畅、性能不错，看上去并没有什么问题。 ‧ 但如果学过算法，我们就会知道内置排序函数的时间复杂度是 ?(? log ?) ；而如果给定的数据是固定 位数的整数（例如学号），那么我们就可以用效率更高的“基数排序”来做，将时间复杂度降为 设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能表现。比如一个算法的并行度较高，那

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . 设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 Tip 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。

10.3 二分查找边界 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 221 10.4 哈希优化策略 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 224 10.5 重识搜索算法 . . . 设计与优化过程。 效率评估方法主要分为两种：实际测试、理论估算。 2.1.1 实际测试 假设我们现在有算法 A 和算法 B ，它们都能解决同一问题，现在需要对比这两个算法的效率。最直接的方法 是找一台计算机，运行这两个算法，并监控记录它们的运行时间和内存占用情况。这种评估方式能够反映真 实情况，但也存在较大的局限性。 一方面，难以排除测试环境的干扰因素。硬件配置会影响算法的性能。比如在某台计算机中，算法 在以下两个方面。 ‧ 它独立于测试环境，分析结果适用于所有运行平台。 第 2 章 复杂度分析 hello‑algo.com 19 ‧ 它可以体现不同数据量下的算法效率，尤其是在大数据量下的算法性能。 � 如果你仍对复杂度的概念感到困惑，无须担心，我们会在后续章节中详细介绍。 复杂度分析为我们提供了一把评估算法效率的“标尺”，使我们可以衡量执行某个算法所需的时间和空间资 源，对比不同算法之间的效率。

云原生架构和 AI 能力 架构特点 性能特点 功能特点 云原生架构 单机架构 动作物理分离 跨平台确定性 动作物理统一 算力动态调配 分布式计算 物理材质统一解算 算法优化 物理材质单独解算 工程优化 性能待优化 AI仿真加速 前沿动作功能 缺乏动作功能 AI动作生成 优秀的易用性和适配性 缺乏AI能力 保证每个目标平台的极致性能 跨端确定性 – 保证所有目标平台计算结 果完全一致 具备分布式能力 – 通过横向扩展突破单 机物理算力的上限 Motphys 物理引擎的设计目标 Rust 的性能和 C/C++ 比肩，支持 SIMD 优 化，满足苛求性能的引擎研发需求； Rust 的零开销抽象甩掉了复杂设计的性能包袱 # 高性能 Rust 在不损耗性能的情况下，其优秀的语 法设计保证了语言的强大表达力：用更少 的代码写更多的功能 # 高表达力 # 安全 Rust 依靠 充分利用目标平台指令集 – 大量的针对目标平台的SIMD优化 • 数学计算本质上是类似的 – 大量的相似代码 • Portable SIMD unstable • 影响跨端确定性的因素太多了 motphys-math 为高性能物理引擎量 身定制 增加了 AoSoA 类型， 并做了大量 SIMD 优化 增加了跨端确定性模 式 保证所有设备浮点计算结果 完全一致 性能超越目前开源的 Rust基础数学库

是分组加密算法，实现对称加密，分组长度和密钥长度都为 128 位，对长消息进行加解密时， 若消息长度过长，需要进行分组，如果消息长度不足，则要进行填充。 • 保证数据机密性。 • 算法安全保密强度及相关软硬件实现性能与 AES 相当，该算法不公开，仅以 IP 核的形式存在于芯片 中，调用该算法时，需要通过加密芯片的接口进行调用。 • 采用该算法已经研制了系列芯片、智能 IC 卡、智能密码钥匙、加密卡、加密机等安全产品，广泛应 用例，也常用于区块链或网络安全密码协议，如SSL/TLS、 VPN。 • 保证数据机密性、真实性和完整性。 • SM2 算法和 RSA 算法都是公钥加密算法，SM2 算法是一 种更先进安全的算法，其性能与安全性优于RSA，在我们国 家商用密码体系中被用来替换 RSA 算法。 • 椭圆曲线可使用更少的运算位数来达成与RSA相等的 安全性 • 椭圆曲线与RSA的安全性都依赖于离散对数问题的复 杂程度 总体来说，80%被利用的漏洞是内存安全问题相关的漏洞； • 密码系统问题发现时间长 • 谷歌： Chromium项目中，超过50%的安全问题发现时间超过1年，约25%超过3年； • Rust： • 内存安全； • 性能与 C 持平。 Rust：解决内存安全问题 Advantages in Programming in Rust Rust China Conf 2022 – 2023, Shanghai, China

.................................................................................. 106 第八章 Rust 性能优化 ............................................................................. 107 第九章 测试与评测 ... build --release # 这个属于优化编译 ps: ./target/debug/hellorust.exe ps: ./target/release/hellorust.exe # 如果前面是优化编译，则这样运行 ps: cargo run # 编译和运行合在一起 ps: cargo run --release # 同上，区别是是优化编译的 第二章 Rust for (x = 0; x < 10; x++) { printf( "%d\n", x ); } 设计目的： 1.简化边界条件的确定，减少出错； 2.减少运行时边界检查，提高性能。 当你需要记录你已经循环了多少次了的时候，你可以使用 .enumerate() 函 数。比如： for (i,j) in (5..10).enumerate() { println

build 只进行编译，而不运行。你 可以在 target/debug/ 中找到常规调试 build 的输出。使用 cargo build --release 在 target/release/ 中生成经过优化的 发布 build。 7. 可以通过修改 Cargo.toml 为项目添加依赖项。当运行 cargo 命令时，系统会自动下载和编译缺 失的依赖项。 尽量鼓励全班学员安装 Cargo 并使用本地 Rust 和 C++ 适用于类似的场景： • 极高的灵活性。 • 高度的控制能力。 • 能够在资源匮乏的设备（如手机）上运行。 • 没有运行时和垃圾收集。 • 关注程序可靠性和安全性，而不会牺牲任何性能。 4.2 Rust 的优势 Rust 有一些独特的卖点： 23 • 内存安全：在编译时可防止所有类内存 bug – 不存在未初始化的变量。 – 不存在“双重释放”。 – 不存在“释放后使用”。 利用借用检查消除了一类 运行 。你可以达到堪比 C 和 C++ 的性能， 而没有内存不安全的问题。并且你还可以得到些现代的语言构造，比如模式匹配和内置依赖管理。 • 使用过 Java、Go、Python、JavaScript......：你可以得到和这些语言相同的内存安全特性，并拥 有类似的使用高级语言的感受。同时你可以得到类似 C 和 C++ 的高速且可预测的执行性能（无垃圾 回收机制），以及在需要时对底层硬件的访问。