GPU上的查询算子的设计与优化
TP311; 选择、连接、投影和聚集等是传统关系型数据库中的基本操作.为了实现关系型数据库在GPU上的查询优化,必须使用相应的GPU算法实现对应的关系算子.借鉴GDB分而治之的分层设计思想将关系代数拆分成算子层和原语层.数据查询处理过程中存在着一些难点问题,如数据传输时延、过度使用共享内存、活跃线程数减少和线程之间数据通信产生的通信时延.针对这些问题,基于较新的Pascal架构实现了查询优化算法,在原有的连接、聚集和条件选择算法原理基础上,对相应的算法进行了设计与优化.提高了每个工作线程的工作负载,实现了内核计算与数据传输之间的延迟隐藏,解决了连接操作中的数据倾斜问题....
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Published in | 计算机工程与应用 Vol. 59; no. 8; pp. 81 - 88 |
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Main Authors | , , , |
Format | Journal Article |
Language | Chinese |
Published |
东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110169%东北大学 信息化建设与网络安全办公室,沈阳 110169
15.04.2023
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Subjects | |
Online Access | Get full text |
ISSN | 1002-8331 |
DOI | 10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0292 |
Cover
Abstract | TP311; 选择、连接、投影和聚集等是传统关系型数据库中的基本操作.为了实现关系型数据库在GPU上的查询优化,必须使用相应的GPU算法实现对应的关系算子.借鉴GDB分而治之的分层设计思想将关系代数拆分成算子层和原语层.数据查询处理过程中存在着一些难点问题,如数据传输时延、过度使用共享内存、活跃线程数减少和线程之间数据通信产生的通信时延.针对这些问题,基于较新的Pascal架构实现了查询优化算法,在原有的连接、聚集和条件选择算法原理基础上,对相应的算法进行了设计与优化.提高了每个工作线程的工作负载,实现了内核计算与数据传输之间的延迟隐藏,解决了连接操作中的数据倾斜问题. |
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AbstractList | TP311; 选择、连接、投影和聚集等是传统关系型数据库中的基本操作.为了实现关系型数据库在GPU上的查询优化,必须使用相应的GPU算法实现对应的关系算子.借鉴GDB分而治之的分层设计思想将关系代数拆分成算子层和原语层.数据查询处理过程中存在着一些难点问题,如数据传输时延、过度使用共享内存、活跃线程数减少和线程之间数据通信产生的通信时延.针对这些问题,基于较新的Pascal架构实现了查询优化算法,在原有的连接、聚集和条件选择算法原理基础上,对相应的算法进行了设计与优化.提高了每个工作线程的工作负载,实现了内核计算与数据传输之间的延迟隐藏,解决了连接操作中的数据倾斜问题. |
Author | 吴莹莹 刘军 鲍玉斌 冷芳玲 |
AuthorAffiliation | 东北大学 计算机科学与工程学院,沈阳 110169%东北大学 信息化建设与网络安全办公室,沈阳 110169 |
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Author_FL | LIU Jun LENG Fangling WU Yingying BAO Yubin |
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ContentType | Journal Article |
Copyright | Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved. |
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DBID | 2B. 4A8 92I 93N PSX TCJ |
DOI | 10.3778/j.issn.1002-8331.2208-0292 |
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Discipline | Engineering |
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Issue | 8 |
Keywords | 查询算子 图形处理器(GPU) 原语操作 Pascal架构 |
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PublicationTitle | 计算机工程与应用 |
PublicationTitle_FL | Computer Engineering and Applications |
PublicationYear | 2023 |
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Title | GPU上的查询算子的设计与优化 |
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