【摘要】：為減少加鎖操作對移動對象數(shù)據(jù)庫并行性能的影響并提高其吞吐量,提出一種由GPU加速的網(wǎng)格結(jié)合四叉樹的索引方法。采用由GPU對出入節(jié)點(diǎn)對象進(jìn)行計數(shù)并持續(xù)計算節(jié)點(diǎn)拆分/合并條件的方式,在不影響CPU計算能力的前提下,將存在性能瓶頸的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為四叉樹,從而減少對象數(shù)據(jù)更新時加鎖操作造成的其他線程等待時間。該方法結(jié)構(gòu)簡單且更適用于對象不均勻分布的場景,避免了現(xiàn)有索引方式或在熱點(diǎn)區(qū)域存在性能瓶頸,或需花費(fèi)大量計算資源進(jìn)行結(jié)構(gòu)平衡等缺點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法與現(xiàn)有移動對象索引方式相比具有數(shù)據(jù)吞吐量大、響應(yīng)速度快等特點(diǎn),在移動對象空間分布不均勻的場景下其優(yōu)勢更為明顯。
[Abstract]:In order to reduce the impact of locking operations on the parallel performance of moving object databases and improve their throughput, a GPU accelerated indexing method based on grid and quadtree is proposed. In the way of counting access node objects by GPU and continuously calculating the split / merge condition of nodes, the grid nodes with performance bottleneck are transformed into quadtree without affecting the computing power of CPU. This reduces the waiting time for other threads due to locking operations when updating object data. The method is simple in structure and more suitable for the scenario where objects are unevenly distributed, and avoids the shortcomings of existing indexing methods or performance bottlenecks in hot spots, or the need to spend a lot of computing resources on structural balance. The experimental results show that the proposed method has the advantages of large data throughput and fast response compared with the existing moving object indexing methods. It has more advantages in the scene of uneven spatial distribution of moving objects.
【作者單位】： 東北大學(xué)計算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;東北大學(xué)中荷生命與信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金,No.61300021 中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金,Nos.N140404008,L1519003~~
【分類號】：TP311.13;TP332

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本文編號：2358727