隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來,聯(lián)機(jī)分析處理（Online Analytical Processing,OLAP）已成為了研究的焦點(diǎn)。其中,面向海量數(shù)據(jù)處理的效率問題成為OLAP研究的關(guān)鍵點(diǎn)。為了提高執(zhí)行效率,越來越多的OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)采用全內(nèi)存計(jì)算。同時(shí),CPU/GPU異構(gòu)計(jì)算框架的運(yùn)用越來越廣泛。將異構(gòu)計(jì)算運(yùn)用于OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)可以大大提高OLAP的執(zhí)行效率,降低OLAP的成本,這在數(shù)據(jù)庫(kù)科學(xué)和工程上都有重要意義。目前使用GPU異構(gòu)計(jì)算加速數(shù)據(jù)庫(kù)的主要方式是提取數(shù)據(jù)庫(kù)中的計(jì)算密集型操作,然后將其替換成GPU并行計(jì)算邏輯。這種通用做法無法解決總線傳輸瓶頸的問題。本文以解決OLAP數(shù)據(jù)庫(kù)異構(gòu)計(jì)算系統(tǒng)的總線傳輸瓶頸為突破口,以GPU索引為主要基礎(chǔ),以異構(gòu)算子為主要手段,設(shè)計(jì)了一整套完整異構(gòu)加速方案。本文的最終目的是為OLAP分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)庫(kù)提供一套異構(gòu)加速方案,主要工作如下:1、設(shè)計(jì)了GPU索引方案作為全文的基礎(chǔ)。GPU索引方案不僅可以充分利用GPU的并行計(jì)算能力,同時(shí)也極大減少了內(nèi)存和顯存之間的數(shù)據(jù)傳輸,解決了總線傳輸瓶頸問題。2、基于GPU索引方案,設(shè)計(jì)了混合算子模型。在混合算子模型下,每一個(gè)算子... 

【文章來源】：電子科技大學(xué)四川省211工程院校985工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：103 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

GPU對(duì)SQL語句的加速效果[15]

GPU與CPU硬件上的差異[3]

GPU自動(dòng)化伸縮和加速原理[3]

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]OceanBase關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)架構(gòu)[J]. 陽振坤.  華東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2014(05)



本文編號(hào)：3626869