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摘要：針對在分析型聯(lián)機分析處理（OLAP）應(yīng)用中頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)密集型操作符——分組聚集耗時較多的問題,提出Cache友好的分組聚集算法對該操作進行性能優(yōu)化。首先,為充分發(fā)揮列存儲在數(shù)據(jù)密集型計算方面的優(yōu)勢,采用基于開源的列存儲查詢執(zhí)行引擎Supersonic,并在此之上設(shè)計Cache友好的分組聚集算法;其次,為加速查詢的執(zhí)行,使用并行技術(shù),將單線程的分組聚集算法改為多線程并行的分組聚集算法。基于Supersonic設(shè)計并實現(xiàn)4種并行分組聚集算法：無共享Hash表并行分組聚集（NSHPGA）算法、表鎖共享Hash表并行分組聚集（TLSHPGA）算法、桶鎖共享Hash表并行分組聚集（BLSHPGA）算法、節(jié)點鎖共享Hash表并行分組聚集（NLSHPGA）算法,且在不同的分組勢集、不同的線程數(shù)的情況下,針對上述4種算法做了多組實驗。通過對比3種不同粒度的共享Hash表并行分組聚集算法的加速比,得出NLSHPGA算法在加速比和并發(fā)度兩方面表現(xiàn)最好,部分查詢可達(dá)到10倍加速比;通過比較NSHPGA算法和NLSHPGA算法的加速比、Cache miss內(nèi)存使用等情況,得出NLSHPGA算法在分組勢集大于8時,加速比超過NSHPGA算法,并且Cache miss更低,使用的內(nèi)存更少。

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