AnalyticDB PostgreSQL版搭载自研向量执行引擎，针对火山模型的缺点和现代硬件的特点，结合向量化计算、即时编译（Just In TIme，JIT）等技术，专注于执行性能、特别是OLAP场景的执行性能提升。
向量化计算模型
AnalyticDB PostgreSQL版向量化执行引擎对火山模型进行了优化，改逐行传递数据为逐批传递数据，采用火山模型结合向量化计算模型的方式来提升执行性能。每个算子以batch的形式拉取数据，每个batch包含多行数据，可以根据实际需求按照列优先或者行优先的格式存储数据。
即时编译技术 （Just In Time, JIT）
AnalyticDB PostgreSQL版执行引擎设计引入了即时编译技术，采用LLVM实现了动态代码生成。在一些核心操作上采用JIT技术，解决了高级语言抽象程度过高带来的性能开销，可以对表达式计算、复杂逻辑操作进行汇编级优化，最大化压缩指令的规模，数倍提升引擎的执行速度。
内存管理优化
AnalyticDB PostgreSQL版执行针对HTAP的任务需求，在执行引擎中对内存管理的效率进行了优化。
内存复用：向量化执行引擎中每个算子一次是生成多行执行结果、并存储在一块行式/列式内存空间中。该空间会在算子间最大可能复用，避免重复的内存申请/释放。
批量内存分配：向量化执行引擎预测计算每个算子需求的内存空间，结合执行引擎Batch化数据模型进行批量内存分配，避免过于碎片化的内存分配。
最小内存操作原则：减少不必要的内存申请/重置/释放操作，最大化地提升内存操作性能。