【摘 要】
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在列数据库中,连接操作依然是最核心和最耗时的操作,GPU 强大的计算能力可为此提供新的优化手段.基于Fermi 架构,文中提出了新的Hash Join 算法和Sort-merge Join 算法,基本思想是充分利用该架构新增的缓存结构,减少连接操作的cache缺失率.在此基础上,采用CUDA stream 技术,在输出结果较多时可以有效隐藏主存与显存间数据传输带来的延迟,进一步提升算法的执行效率.
【机 构】
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School of Computer Science and Engineering, South China University of Technology, Guangzhou 510006
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在列数据库中,连接操作依然是最核心和最耗时的操作,GPU 强大的计算能力可为此提供新的优化手段.基于Fermi 架构,文中提出了新的Hash Join 算法和Sort-merge Join 算法,基本思想是充分利用该架构新增的缓存结构,减少连接操作的cache缺失率.在此基础上,采用CUDA stream 技术,在输出结果较多时可以有效隐藏主存与显存间数据传输带来的延迟,进一步提升算法的执行效率.实验结果表明了基于Fermi 架构的Hash Join 算法处理偏斜数据的高效性及Sort-merge Join 算法的稳定性,并且通过比较,这两种算法的性能全面优于基于多核CPU 充分优化的Join 算法,最大加速2.4 倍,在外键分布高偏斜时新的Hash Join 算法的执行速度甚至达到217M 元组每秒.
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