NVM+DRAM混合内存架构下的连接算法优化
非易失性内存(Non-Volatile Memory,NVM)具有按字节存取、非易失、存储密度高、能耗低等优点,因此被认为是替代DRAM的下一代内存技术.虽然目前NVM的存取速度远高于闪存,但还低于DRAM,并且还存在着读写不均衡等问题.因此,综合内存性能、存储密度、非易失性等因素,构建基于NVM和DRAM的混合内存系统是未来若干年内的可行方案.本论文以NVM+ DRAM混合内存架构为基础,研究了混合内存架构下传统数据库磁盘连接算法的优化方法.由于传统的连接算法在混合内存架构和纯DRAM架构下的I/O代价相同,因此我们的主要目标是优化内存代价.在传统的磁盘连接算法中,中间过程产生的数据结构的读写次数存在着较大差别.如果将连接过程的中间数据结构以合适的策略存放在混合内存中,则有望降低连接算法的内存代价.基于这一思路,论文首先给出了一个形式化的数据结构(映像)部署模型,分析了连接算法内存代价的上下界及其成立条件并给出了证明,进而给出了基于最优部署模型的连接算法优化设计.最后,论文实现了4种连接算法,包括嵌套循环连接、排序连接、散列连接等3种经典连接算法以及面向内存数据库的虚拟分区连接算法,并对比了最优映像部署模型、最差映像部署模型和随机映像部署模型下各个连接算法的性能.实验结果证明,最优映像部署模型能显著提升4种连接算法在混合内存架构下的时间性能,并显著减少了NVM写总数.
非易失性内存、混合内存架构、连接算法、优化
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TP311(计算技术、计算机技术)
本课题得到国家自然科学基金面上项目61672479
2020-07-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共17页
1069-1085
