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基于Supersonic的并行分組聚集

大小:1.22 MB 人氣:0 2017-12-25 需要積分:2

 針對在分析型聯機分析處理( OLAP)應用中頻繁出現的數據密集型操作符——分組聚集耗時較多的問題,提出Cache友好的分組聚集算法對該操作進行性能優化。首先,為充分發揮列存儲在數據密集型計算方面的優勢,采用基于開源的列存儲查詢執行引擎Supersonic,并在此之上設計Cache友好的分組聚集算法;其次,為加速查詢的執行,使用并行技術,將單線程的分組聚集算法改為多線程并行的分組聚集算法。基于Supersonic設計并實現4種并行分組聚集算法:無共享Hash表并行分組聚集(NSHPCA)算法、表鎖共享Hash表并行分組聚集(TLSHPGA)算法、桶鎖共享Hash表并行分組聚集(BLSHPCA)算法、節點鎖共享Hash表并行分組聚集(NLSHPCA)算法,且在不同的分組勢集、不同的線程數的情況下,針對上述4種算法做了多組實驗。通過對比3種不同粒度的共享Hash表并行分組聚集算法的加速比,得出NLSHPCA算法在加速比和并發度兩方面表現最好,部分查詢可達到10倍加速比;通過比較NSHPCA算法和NLSHPGA算法的加速比、Cache miss內存使用等情況,得出NLSHPCA算法在分組勢榘大于8時,加速比超過NSHPGA算法,并且Cache miss更低,使用的內存更少。

基于Supersonic的并行分組聚集

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