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　　BaikalDB团队在向量化执行引擎设计过程中，秉持避免重复造轮子的技术理念，优先探索开源生态的优秀解决方案‌。基于BaikalDB已采用Apache Arrow列式存储格式实现全文索引的技术积淀‌，团队发现Arrow项目最新推出的Acero流式执行引擎子项目展现出三大核心功能：①支持Arrow列式存储格式向量化计算，支持SIMD加速；②Push-Based流式执行框架支持Pipeline并行计算，能充分利用多核能力；③执行框架可扩展——这些特性与BaikalDB对向量化执行引擎的需求高度契合‌。最终团队选择基于Arrow列存格式和Acero流式计算引擎实现BaikalDB向量化执行引擎，不仅大幅度缩短了研发周期，更充分发挥了开源技术生态的协同优势‌。

　　在物理计划中插入了Exchange算子对后，在一对ExchangeSenderNode/ExchangeReceiverNode之间进行拆解，即可以将单个物理执行计划拆分为多个子执行计划Fragment。单机执行的Fragment在本机执行，多机执行的Fragment发送给多个同集群其他计算节点进行异步执行，store fragment根据表数据分布情况分发给BaikalStore存储集群并行执行。