本篇文章将会分享两块内容。
第一：最近工作的一些内容反思。
第二：有关C std::move的问题。
性能提升是一个非常重要的话题，特别是在大型系统当中，我们经常会使用perf/火焰图的方式去采集数据，从而分析出性能的瓶颈点，使用一些工具是比较简单的办法之一。
在数据库当中观察一条SQL的性能通常几种办法，第一个比较直观的是执行时间，第二个是analyze的查询计划，第三个就是具体算子的分析。
这几点在最近工作中频繁使用，我们是做MPP的数据库，其中最重要的一点是多节点数据分发，特别是向量化场景，那么这一块在实际环境中遇到了如下问题：
- 如何快速传输批量数据
- 发送端与接收端如何合理的控制数据行数
- 各个算子之间的顺序又有什么影响
- 像tpcds场景最复杂的67查询，如何优化？
基于这些点，在最近工作中，提出了一些挑战与实现。
- 针对批数据的发送与接收需要合理的处理，否则在批量计算时非常损耗性能。
- 实际场景中的数据分发占据大部分时间，可能高达80%以上，真正计算非常快，如何加速数据分发是一个非常有挑战的事。
- 由于ORCA优化器本身的实现问题，导致产生多个Motion算子，出现的plan非常不合理，需要修改ORCA来生成一条更加精简且合理的查询计划。
- 对于GroupAgg来说，如何实现一个rollup函数的groupingsets算子呢？
- 等等
最近做的一些事情，颇具挑战且有意义。
看完上面的内容，回到C 的内容，其中比较重要的是std::move，那么问两个问题。
第一：什么场景下使用std::move，为何一定要使用呢？
第二：什么场景下不需要使用std::move，为何不要使用呢？
本节完~
