GPU上的查询算子的设计与优化

摘要：

选择、连接、投影和聚集等是传统关系型数据库中的基本操作.为了实现关系型数据库在GPU上的查询优化,必须使用相应的GPU算法实现对应的关系算子.借鉴GDB分而治之的分层设计思想将关系代数拆分成算子层和原语层.数据查询处理过程中存在着一些难点问题,如数据传输时延、过度使用共享内存、活跃线程数减少和线程之间数据通信产生的通信时延.针对这些问题,基于较新的Pascal架构实现了查询优化算法,在原有的连接、聚集和条件选择算法原理基础上,对相应的算法进行了设计与优化.提高了每个工作线程的工作负载,实现了内核计算与数据传输之间的延迟隐藏,解决了连接操作中的数据倾斜问题.

关键词：图形处理器(GPU)、Pascal架构、查询算子、原语操作

所属期刊栏目：59

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-04-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：81-88