Två framväxande maskinvarutrender kommer att dominera databassystemets teknik inom en snar framtid: att öka den huvudsakliga minneskapaciteten för flera TB per server och massivt parallell flerkärnig bearbetning. Många algoritmiska och styrtekniker inom aktuell databasteknik utformades för diskbaserade system där I/O dominerade prestandan. I detta arbete tar vi en ny titt på den välkända sort-sammanfogning som hittills inte har varit i fokus för forskning i skalbar parallell multi-core databehandling eftersom det ansågs sämre att hash går med. Vi utformar en svit av ny massivt parallell sort-sammanfogning (MPSM) gå algoritmer som är baserade på partiell partition-baserad sortering. I motsats till klassisk sort-sammanslagning går, våra MPSM algoritmer inte förlita sig på en svår att parallellisera slutliga sammanfogning steg för att skapa en komplett sortering ordning. Snarare arbetar de på de självständigt skapade löper parallellt. På så sätt är våra MPSM-algoritmer NUMA-affin eftersom all sortering utförs på lokala minnespartitioner. En omfattande experimentell utvärdering av en modern 32-kärnig maskin med en tbc av huvudminnet bevisar MPSM:s konkurrenskraftiga prestanda på stora huvudminnesdatabaser med miljarder objekt. Det skalar (nästan) linjärt i antalet anställda kärnor och klart överträffar konkurrerande hash gå med i förslag -i synnerhet det överträffar den "skärkant" Vectorwise parallell frågemotor med en faktor av fyra.
Albutiu m.fl. REF utforma en svit av nya massivt parallella sort-sammanfogning (MPSM) gå algoritmer som är baserade på partiell partition-baserad sortering.
Massively Parallel Sort-Merge Joins in Main Memory Multi-Core Database Systems
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}