Detta dokument beskriver utformningen av Gamma databas maskin och de tekniker som används i dess genomförande. Gamma är en relationell databas maskin som för närvarande fungerar på en Intel iPSC/2 hypercube med 32 processorer och 32 diskenheter. Gamma använder tre viktiga tekniska idéer som gör det möjligt att skala arkitekturen till 100-tals processorer. För det första är alla relationer horisontellt partitionerade över flera diskenheter vilket gör det möjligt att skanna relationer parallellt. För det andra används nya parallella algoritmer baserade på hashing för att genomföra de komplexa relationsoperatörerna såsom sammanfogade och aggregerade funktioner. För det tredje, dataflöde schemaläggning tekniker används för att samordna frågor multioperator. Genom att använda dessa tekniker är det möjligt att kontrollera genomförandet av mycket komplexa frågor med minimal samordning - en nödvändighet för konfigurationer som involverar ett mycket stort antal processorer. Förutom att beskriva utformningen av Gamma-programvaran presenteras också en grundlig utvärdering av iPSC/2 hypercube-versionen av Gamma. Förutom att mäta effekten av relation storlek och index på svarstiden för val, gå med, aggregering, och uppdatera frågor, analyserar vi också prestanda av Gamma i förhållande till antalet processorer som används när storleken på ingångsförhållandet hålls konstant (hastighetsuppgång) och när storleken på ingångsförhållandet ökas proportionellt till antalet processorer (skalning). Snabbare resultat som erhållits för både urval och gå frågor är linjära, vilket fördubblar antalet processorer halverar svarstiden för en fråga. De uppskalningsresultat som uppnåtts är också ganska uppmuntrande. De visar att en nästan konstant svarstid kan upprätthållas för både urval och gå frågor eftersom arbetsbelastningen ökas genom att lägga till ett proportionellt antal processorer och diskar.
Gamma databas maskin projekt REF genomfört liknande skalar aggregat och aggregerade funktioner på en delad-ingenting arkitektur.
The Gamma Database Machine Project
{'venue': 'IEEE Trans. Knowl. Data Eng.', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}