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[书籍资源] 向量分组聚集计算技术研究

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杨利霞        

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    [LV.4]偶尔看看III

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    发表于 2020-10-29 15:44 |只看该作者 |正序浏览
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    向量分组聚集计算技术研究
    ; ]* x1 E1 n2 W6 G) z
    6 t) N$ Z) |# a* s: H8 Z+ ?( S

    3 p3 `+ e0 Y' ~8 k! N5 ^, a分组聚集计算是 OLAP 重要的操作符之一,分组聚集操作是一种数据密集型负载.在内存数据库和. t- ^  D+ i$ _6 M! s8 q& O
    GPU 数据库应用场景下不仅需要研究其性能优化技术,还需要研究如何优化分配分组聚集计算执行场地以最9 I& N$ h. y* b
    小化 CPU 与 GPU 之间的数据传输代价.针对异构计算平台的硬件特征提出了向量聚集计算技术,将位于传统  p; b% Y/ B( F6 M  T. S7 F
    流水线末端的分组聚集计算按照“早分组,晚聚集”策略进行分解与下推,实现将数据密集型的分组聚集计算从
    . C! p- W- p" d* m# v  o; r流水线中分离,将操作与处理器计算特性优化匹配,实现异构计算平台上最优的负载分配.通过将传统基于哈希$ n! V9 o# l2 ]1 r8 _- c; V7 F
    分组的聚集计算转换为向量分组聚集计算,显著提升了分组聚集计算性能.实验结果表明,向量分组聚集技术相
    5 r7 K& I5 H! C% O, i3 e对于具有代表性的高性能内存数据库 Hyper、GPU 数据库 MapD 最大达到 5-8 倍的性能提升.向量聚集计算不
    $ @) K( [* C$ z0 B仅提高了 OLAP 聚集计算性能,而且实现了将数据密集型负载从查询计划中分离的目标,使异构计算平台能够
    ' a  |3 m! p* Z8 }+ O/ A" K. t  _根据处理器的硬件特性优化配置计算资源,提高异构计算平台 OLAP 的整体性能) [' ]( e+ x3 m

    ( R! a5 Y# w& o! d5 V
      o4 E. g# Q2 z
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    $ I% \! K& h. l3 u1 C/ `$ X0 D( }/ O2 |; ~$ l

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