DOI: https://doi.org/10.26089/NumMet.v16r450

Использование сопроцессоров Intel Xeon Phi для выполнения естественного соединения над сжатыми данными

Авторы

  • Е.В. Иванова
  • Л.Б. Соколинский

Ключевые слова:

колоночное представление данных
колоночные индексы
сопроцессор баз данных
интервальная фрагментация
параллельные системы баз данных
кластерные вычислительные системы с многоядерными ускорителями
сопроцессор Intel Xeon Phi

Аннотация

В статье описывается сопроцессор баз данных для высокопроизводительных кластерных вычислительных систем с многоядерными ускорителями, использующий распределенные колоночные индексы с интервальной фрагментацией. Работа сопроцессора рассматривается на примере выполнения операции естественного соединения. Параллельная декомпозиция естественного соединения выполняется на основе использования распределенных колоночных индексов. Предложенный подход позволяет выполнять реляционные операции на кластерных вычислительных системах без массовых обменов данными. Приводятся результаты вычислительных экспериментов с использованием сопроцессоров Intel Xeon Phi, подтверждающие эффективность разработанных методов и алгоритмов.

Новые вычислительные технологии

Загрузки

Опубликован

2015-09-16

Выпуск

Том 16 (2015): Выпуск 4.

Раздел

Раздел 1. Вычислительные методы и приложения

Авторы

Е.В. Иванова

Южно-Уральский государственный университет,
Высшая школа электроники и компьютерных наук
просп. Ленина, 76, 454080, Челябинск
• программист

Л.Б. Соколинский

Южно-Уральский государственный университет
просп. Ленина, 76, 454080, Челябинск
• проректор по информатизации

Библиографические ссылки

  1. L. B. Sokolinsky, Parallel Data Base Systems (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2013) [in Russian].
  2. L. B. Sokolinsky, “Design and Evaluation of Database Multiprocessor Architecture with High Data Availability,” in Proc. 12th Int. Workshop on Database and Expert Systems Applications, Munich, Germany, September 3-7, 2001 (IEEE Press, Washington, 2001), pp. 115-120.
  3. L. B. Sokolinsky, “Operating System Support for a Parallel DBMS with an Hierarchical Shared-Nothing Architecture,” in Proc. 3-rd East European Conf. on Advances in Databases and Information Systems, Maribor, Slovenia, September 13-16, 1999 (Institute of Informatics, Maribor, 1999), pp. 38-45.
  4. L. B. Sokolinsky and M. L. Tsymbler, “Principles of a File Management System in the Parallel Omega DBMS for MVS-100,” Vestn. Chelyabinskii Gos. Univ., No. 2, 78-96 (1999).
  5. J. Fang, A. L. Varbanescu, and H. Sips, “Sesame: A User-Transparent Optimizing Framework for Many-Core Processors,” in Proc. 13th IEEE/ACM Int. Symp. on Cluster, Cloud and Grid Computing, Delft, Netherlands, May 13-16, 2013 (IEEE Press, New York, 2013), pp. 70-73.
  6. M. Scherger, “Design of an In-Memory Database Engine Using Intel Xeon Phi Coprocessors,” in Proc. Int. Conf. on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, Las Vegas, USA, July 21-24, 2014 (CSREA Press, Las Vegas, 2014), pp. 21-27.
  7. S. Breß, F. Beier, H. Rauhe, et al., “Efficient Co-Processor Utilization in Database Query Processing,” Information Systems 38 (8), 1084-1096 (2013).
  8. K. Yu. Besedin and P. S. Kostenetskiy, “Application of Multicore Coprocessors in Parallel Database Systems,” in Proc. Int. Conf. on Parallel Computational Technologies, Chelyabinsk, Russia, April 1-5, 2013 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2013), p. 583.
  9. S. Khoshafian, G. P. Copeland, T. Jagodis, et al., “A Query Processing Strategy for the Decomposed Storage Model,” in Proc. 3rd Int. Conf. on Data Engineering, Los Angeles, USA, February 3-5, 1987 (IEEE Press, Washington, 1987), pp. 636-643.
  10. M. Stonebraker, D. J. Abadi, A. Batkin, et al., “C-Store: A Column-Oriented DBMS,” in Proc. 31st Int. Conf. on Very Large Data Bases, Trondheim, Norway, August 30-September 2, 2005 (ACM Press, New York, 2005), pp. 553-564.
  11. P. Boncz, M. Zukowski, and N. Nes, “MonetDB/X100: Hyper-Pipelining Query Execution,” in Electronic Proc. 2nd Biennial Conf. on Innovative Data Systems Research, Asilomar, USA, January 4-7, 2005 , pp. 225-237.
    http://www.cidrdb.org/cidr2005/call.html . Cited October 27, 2015.
  12. E. V. Ivanova and L. B. Sokolinsky, “Using Distributed Columnar Indexes for Implementing Queries to Very Large Data Bases,” in Proc. Int. Conf. on Parallel Computational Technologies, Rostov-on-Don, Russia, March 31-April 4, 2014 (South Ural State Univ., Chelyabinsk, 2014), pp. 270-275.
  13. E. V. Ivanova, “Using Distributed Columnar Hash Indexes for Implementing Queries to Very Large Data Bases,” in Proc. Int. Conf. on Scientific Services and Internet, Abrau-Dyurso, Russia, September 22-27, 2014 (Mosk. Gos. Univ., Moscow, 2014), pp. 102-104.
  14. E. V. Ivanova and L. B. Sokolinsky, “Decomposition of Intersection and Join Operations Based on the Domain-Interval Fragmented Column Indices,” Vestn. South Ural State Univ. Ser. Vychisl. Mat. Inf. 4 (1), 44-56 (2015).
  15. H. Garcia-Molina, J. D. Ullman, and J. Widom, Database Systems: The Complete Book (Prentice Hall, Upper Saddle River, 2002; Vil’yams, Moscow, 2004).
  16. A Prototype of the DBMS Coprocessor System Using Column Indices Based on Domain-Interval Fragmentation.
    https://github.com/elena-ivanova/colomnindices . Cited October 29, 2015.
  17. J. Gray, P. Sundaresan, S. Englert, et al., “Quickly Generating Billion-Record Synthetic Databases,” in Proc. ACM SIGMOD Int. Conf. Management of Data, Minneapolis, USA, May 24-27, 1994 (ACM Press, New York, 1994), pp. 243-252.
  18. G. Roelofs, J. Gailly, and M. Adler, “Zlib Home Page,”
    http://www.zlib.net . Cited October 29, 2015.