主要观点：程序的底层数据布局对算法性能有重要影响，需考虑数据布局以实现最佳性能。
关键信息：

• 数据布局影响 CPU 缓存使用、缓存未命中次数和向量指令利用，进而影响性能。
• 存储对象集合有 AoS（Array of Structures，结构数组）和 SoA（Structure of Arrays，数组结构）两种方式，AoS 方便按对象访问，SoA 便于按字段访问。
• 不同数据布局在更新和读取性能上表现不同，SoA 在读取性能上比 AoS 快约 3 倍，自动向量化后可快 4 倍以上。
• 轻量级压缩适用于 SoA 布局，可检测模式和重复值，减少数据移动，提高性能。
• 对于大数据集，分块结构的 SoA 可处理内存外数据，提高效率。
• 在数据库系统中，传统系统多采用 AoS，现代分析系统倾向于 SoA，CedarDB 采用混合存储引擎 Colibri 结合两者优势。
  重要细节：
• 实验中用 100 万条记录，在 i7 - 13700H CPU 上测试，更新 10%员工数据时，AoS 执行时间 126.58ms，SoA 为 195.66ms；读取时，AoS 执行时间 137.22ms，SoA 为 45.67ms，自动向量化后 SoA 为 33.13ms。
• 轻量级压缩如帧参考编码在 SoA 布局中效果更好，可减少数据移动，提高性能，如测试中 SoA 压缩后执行时间为 19.52ms，节省 33%内存。
• 完整代码展示了 AoS 与 SoA 的对比测试及各种操作的实现，包括创建数据结构、计算总薪资、更新数据等。