面向海量數(shù)據(jù)的連接查詢算法的優(yōu)化研究.pdf

1、連接查詢操作是聯(lián)機分析處理系統(tǒng)（OLAP）的重要操作之一，也是企業(yè)決策人員從海量數(shù)據(jù)中提取信息的重要手段。而多表連接運算一直是連接查詢操作的主要瓶頸。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，目前的傳統(tǒng)連接算法無法滿足企業(yè)管理者的多表查詢需求，這也制約著的企業(yè)管理者的決策效率。
　　近年來圖形處理器（GPU）計算的不斷發(fā)展，它已經(jīng)在計算化學(xué)、稀疏矩陣求解和物理模型等方面得到了廣泛的應(yīng)用。本文結(jié)合GPU高并行的特點，在列式數(shù)據(jù)庫連接算法的基礎(chǔ)上，提出了

2、一系列基于GPU的連接查詢算法，加快了OLAP數(shù)據(jù)倉庫中多表連接運算的執(zhí)行效率。具體的內(nèi)容如下：
　?。?）根據(jù)分析型數(shù)據(jù)倉庫的星型數(shù)據(jù)模式和連接運算的特點，針對大規(guī)模數(shù)據(jù)，設(shè)計了通用連接分塊存儲模型。同時根據(jù)GPU聯(lián)合訪存模型的特點，提出了間隔差值壓縮算法。該算法的壓縮速度約為GPU傳統(tǒng)差值壓縮算法的2倍；
　?。?）在間隔差值壓縮數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)差值壓縮數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，提出了基于間隔壓縮的選擇算法和基于傳統(tǒng)差值壓縮的連接選擇算法