多核处理器环境下内存数据库索引性能分析

从20世纪80年代内存数据库出现时的T树到21世纪初出现的缓存感知的CSS、CSB+树等,都适应了当时的硬件发展趋势,具有一定的性能优势.随着计算机硬件技术的进一步发展,尤其是多核技术的应用与推广,新的多核处理器在提高索引性能的同时又给内存索引结构提出了新的挑战.文中对B+树、T树、CSS树、CSB+树等几个经典的内存索引结构在多核处理器环境下的性能进行了全面的实验测试,对其在多核处理器环境下不同数据输入、不同节点大小等多种情况下的性能构成与差异进行了比较和分析,总结了在多核处理器中影响索引性能的关键因素,为内存索引结构的进一步改进奠定了坚实的基础.

GBLHT:一种GPU加速的批量插入线性哈希表

为改善线性哈希表这一有效索引结构的插入性能,在分析现有方法的基础上,结合CUDA并行编程模型,设计并实现了一种基于GPU的批量插入线性哈希表GBLHT;借助原子函数atomicAdd,GBLHT可以充分利用GPU强大的并行吞吐量来实现大规模记录的无锁批量插入;通过实验对比传统串行插入方法、CPU批量插入方法以及GBLHT的插入性能,发现在不同参数设置条件下,GBLHT的插入性能比传统串行方式提升了7～14倍,与4线程的CPU批量插入方法相比则提升了3～6倍.