基于gpu的多連接查詢優(yōu)化

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1、．＇：巧：巧北：如顏．琴識(shí)Ｖ巧咱理扣Ｖ＾■＇．掉扣又卑．讀奪／Ｊ議；；？寺請(qǐng)磚＾乂?。崳姡樱铮酰?；ｈＣｈｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｉｙｇｙ工程碩±學(xué)位論文基于ＧＰＵ的多連接查詢化化．■．．．．．■．．‘＇＇Ｖ－’？，作者姓名蔡譯野工程領(lǐng)域軟件工程校內(nèi)指導(dǎo)教師奚建清教授校外指導(dǎo)教師陳軍強(qiáng)高級(jí)工程師所在學(xué)院軟件學(xué)院論

2、文提交日期２０１６年３月—／TheOptimizationofMulti-JoinQuerybasedonGPUADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：CaiZeyeSupervisor：Prof.XiJianqingS.E.ChenJunqiangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分類(lèi)號(hào)：TP3學(xué)校代號(hào)：10561學(xué)號(hào):201321033658華南理工大學(xué)碩士學(xué)位論文基于GPU的多連

3、接查詢優(yōu)化作者姓名：蔡澤野申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：工程碩士工程領(lǐng)域名稱：軟件工程校內(nèi)指導(dǎo)教師姓名、職稱：奚建清教授校外指導(dǎo)教師姓名、職稱：陳軍強(qiáng)高級(jí)工程師論文形式：?產(chǎn)品研發(fā)?工程設(shè)計(jì)5應(yīng)用研究?工程/項(xiàng)目管理?調(diào)研報(bào)告研究方向：軟件工程技術(shù)論文提交日期：2016年3月23日論文答辯日期：2016年3月25日學(xué)位授予單位：華南理工大學(xué)學(xué)位授予日期：年月日答辯委員會(huì)成員：主席：王振宇委員：彭新一、朱映波、吳一民、楊捷華南理工大學(xué)學(xué)位論文原創(chuàng)性聲明本人鄭重聲明：所呈交的論文是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的研究成果。除

4、了文中特別加Ｗ標(biāo)注引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)的成果作品。對(duì)本文的研究做出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均己在文中Ｗ明確方式標(biāo)明。本人完全意識(shí)到本聲明的法律后果由本人承擔(dān)。蔣。作者簽名日期：７／俾；輪３月巧日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留，艮：、使用學(xué)位論文的規(guī)定Ｐ研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬華南理工大學(xué)。學(xué)校有權(quán)保存并向國(guó)家有關(guān)部口或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許學(xué)位論文被查閱（除在保密期內(nèi)的保密論文外）；學(xué)?？?/p>

5、公布學(xué)位論文的全＇、部或部分內(nèi)容，可ｙＡ允許采用影印縮印或其它復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位一論文致。。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相本學(xué)位論文屬于：□保密，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)。ｘ／不保密，供校內(nèi)師生和與學(xué)校有共享協(xié)議，同意在校園網(wǎng)上發(fā)布的單位瀏覽；同意將本人學(xué)位論文提交中國(guó)學(xué)術(shù)期刊（光盤(pán)版）電子雜志狂全文出版和編入ＣＮＫＩ《中國(guó)知識(shí)資源總庫(kù)》，傳播學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容。＂＂（請(qǐng)?jiān)冢郏奚舷鄳?yīng)方框內(nèi)打Ｖ）作者簽名：慕季聲日期；？。／如／批日指導(dǎo)教師簽名；日期２．／辟＾巧＾

6、白作者聯(lián)系電話；電子郵箱；聯(lián)系地址（含郵編）；摘要隨著信息時(shí)代的到來(lái)，數(shù)據(jù)處理的要求越來(lái)越高。一方面是數(shù)據(jù)更加復(fù)雜和數(shù)據(jù)量巨大膨脹，另一方面又要求數(shù)據(jù)處理的短時(shí)延和高吞吐量。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)在單機(jī)平臺(tái)上的串行處理方式已不能滿足需要，并行處理是滿足大數(shù)據(jù)處理需要的有效方法。而日漸發(fā)展的用于通用計(jì)算的圖形處理器GPU以其超強(qiáng)的計(jì)算能力和存儲(chǔ)器帶寬，成為并行計(jì)算的有力工具，為加速數(shù)據(jù)處理提供了硬件支持。多連接查詢是數(shù)據(jù)處理中最常見(jiàn)和最耗時(shí)的操作，多連接查詢的效率是數(shù)據(jù)庫(kù)性能的重要因素。因此，本文利用GPU這一硬件平臺(tái)，研

7、究、設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了多連接操作的優(yōu)化工作。在GPU上的多連接查詢優(yōu)化分為兩個(gè)階段，第一個(gè)階段是建立連接的代價(jià)模型，采用啟發(fā)式算法獲取一棵代價(jià)最小的多連接查詢樹(shù)；第二個(gè)階段是在這個(gè)最小代價(jià)的多連接查詢樹(shù)上，用GPU進(jìn)行并行優(yōu)化。GPU上并行優(yōu)化不僅可以實(shí)現(xiàn)每個(gè)連接內(nèi)部的并行優(yōu)化，還可以實(shí)現(xiàn)各個(gè)連接間的并行優(yōu)化。多種并行優(yōu)化方式同時(shí)使用，才能充分利用GPU的并行處理能力，最大限度地提高多連接查詢處理的性能。本文一是詳細(xì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了在GPU上的兩種單連接的并行優(yōu)化，即排序歸并連接和哈希連接的并行優(yōu)化，并分析比較了這兩種連接的串行實(shí)現(xiàn)

8、；二是討論了連接間的并行調(diào)度策略，如順序并行執(zhí)行策略、分層并行執(zhí)行策略和右深樹(shù)執(zhí)行策略，分析比較了這幾種策略的優(yōu)劣。本文最后，實(shí)驗(yàn)測(cè)試了排序歸并連接和哈希連接算法在GPU與多核CPU上性能，結(jié)果表明基于GPU優(yōu)化的排序歸并連接和哈希連接算法性能優(yōu)于多核CPU上的并行算法，加速比分別達(dá)到了7.25和5.2