Abstract-beslut Support System (DSS) arbetsbelastningar är kända för att vara en av de mest tidskrävande databas arbetsbelastningar som behandlar stora datamängder. Traditionellt har DSS-frågor påskyndats med hjälp av storskaliga multiprocessorer. I detta arbete utnyttjar vi fördelarna med att använda framtida mångakärniga arkitekturer, mer specifikt på chip klustrade mångakärniga arkitekturer. För att uppnå detta mål föreslår vi olika representativa data parallellversioner av den ursprungliga databasen skanna och gå med algoritmer. Vi studerar också effekten på prestandan när on-chip-minnet, som delas mellan alla kärnor, används som en förhämtningsbuffert. För våra experiment studerar vi beteendet hos tre frågor från standard DSS-riktmärket TPC-H som utförs på Intel Single chip Cloud Computer experimentprocessor (Intel SCC). Våra resultat visar att parallellism kan utnyttjas väl av sådana arkitekturer och hur viktigt det är att ha en balans mellan beräkning och dataintensitet. Dessutom, från våra experimentella resultat visar vi att prestandaförbättring på 5x och 10x för motsvarande frågeimplementation utan data förhämtning. Slutligen visar vi hur vi effektivt kan använda systemet för att uppnå hög effekteffektivitet när vi använder den föreslagna bufferten för förhämtning.
Petrides m.fl. REF föreslår olika representativa data-parallell versioner av den ursprungliga databasen skanna och gå algoritmer för att utnyttja fördelarna med att använda on-chip klustererade många-kärna arkitekturer, och studera effekten på prestanda när on-chip minne, som delas mellan alla kärnor, används som en prefetching buffert.
Scalability and Efficiency of Database Queries on Future Many-Core Systems
{'venue': '2013 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing', 'journal': '2013 21st Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}