基于gpu的多连接查询优化

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2、文提交日期２０１６年３月—／TheOptimizationofMulti-JoinQuerybasedonGPUADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：CaiZeyeSupervisor：Prof.XiJianqingS.E.ChenJunqiangSouthChinaUniversityofTechnologyGuangzhou,China分类号：TP3学校代号：10561学号:201321033658华南理工大学硕士学位论文基于GPU的多连

3、接查询优化作者姓名：蔡泽野申请学位级别：工程硕士工程领域名称：软件工程校内指导教师姓名、职称：奚建清教授校外指导教师姓名、职称：陈军强高级工程师论文形式：ꇶ产品研发ꇶ工程设计5应用研究ꇶ工程/项目管理ꇶ调研报告研究方向：软件工程技术论文提交日期：2016年3月23日论文答辩日期：2016年3月25日学位授予单位：华南理工大学学位授予日期：年月日答辩委员会成员：主席：王振宇委员：彭新一、朱映波、吴一民、杨捷华南理工大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除

4、了文中特别加Ｗ标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中Ｗ明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。蒋。作者签名日期：７／俾；輪３月巧日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留，艮：、使用学位论文的规定Ｐ研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属华南理工大学。学校有权保存并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅（除在保密期内的保密论文外）；学校可

5、公布学位论文的全＇、部或部分内容，可ｙＡ允许采用影印缩印或其它复制手段保存、汇编学位一论文致。。本人电子文档的内容和纸质论文的內容相本学位论文属于：□保密，在年解密后适用本授权书。ｘ／不保密，供校内师生和与学校有共享协议，同意在校园网上发布的单位浏览；同意将本人学位论文提交中国学术期刊（光盘版）电子杂志狂全文出版和编入ＣＮＫＩ《中国知识资源总库》，传播学位论文的全部或部分内容。＂＂（请在［＾上相应方框内打Ｖ）作者签名：慕季聲日期；？。／如／批日指导教师签名；日期２．／辟＾巧＾

6、白作者联系电话；电子邮箱；联系地址（含邮编）；摘要随着信息时代的到来，数据处理的要求越来越高。一方面是数据更加复杂和数据量巨大膨胀，另一方面又要求数据处理的短时延和高吞吐量。传统数据库在单机平台上的串行处理方式已不能满足需要，并行处理是满足大数据处理需要的有效方法。而日渐发展的用于通用计算的图形处理器GPU以其超强的计算能力和存储器带宽，成为并行计算的有力工具，为加速数据处理提供了硬件支持。多连接查询是数据处理中最常见和最耗时的操作，多连接查询的效率是数据库性能的重要因素。因此，本文利用GPU这一硬件平台，研

7、究、设计和实现了多连接操作的优化工作。在GPU上的多连接查询优化分为两个阶段，第一个阶段是建立连接的代价模型，采用启发式算法获取一棵代价最小的多连接查询树；第二个阶段是在这个最小代价的多连接查询树上，用GPU进行并行优化。GPU上并行优化不仅可以实现每个连接内部的并行优化，还可以实现各个连接间的并行优化。多种并行优化方式同时使用，才能充分利用GPU的并行处理能力，最大限度地提高多连接查询处理的性能。本文一是详细设计和实现了在GPU上的两种单连接的并行优化，即排序归并连接和哈希连接的并行优化，并分析比较了这两种连接的串行实现

8、；二是讨论了连接间的并行调度策略，如顺序并行执行策略、分层并行执行策略和右深树执行策略，分析比较了这几种策略的优劣。本文最后，实验测试了排序归并连接和哈希连接算法在GPU与多核CPU上性能，结果表明基于GPU优化的排序归并连接和哈希连接算法性能优于多核CPU上的并行算法，加速比分别达到了7.25和5.2