一个基于Semijoin的并行join算法SBABJ

本文在并行ｊｏｉｎ算法ＡＢＪ＋的基础上提出了一个基于Ｓｅｍｉｊｏｉｎ的改进算法ＳＢＡＢＪ＋。我们在多台Ｓｕｎ工作站上实现了该算法，并对ＡＢＪ十和ＳＢＡＢＪ十进行了性能测试。算法分析和实验结果表明了并行ｊｏｉｎ算法ＳＢＡＢＪ＋优于ＡＢＪ＋算法。

抗数据偏斜的高效并行join运算算法研究

通过分析ABJ＋算法和Hybrid hash join算法，并对两个算法进行了结合和改进，提出了一种能克服各种数据偏斜的并行二元连接运算算法，可在不同的数据偏斜情况下启动不同的模块，克服数据偏斜造成的负载不平衡现象。

抗数据偏斜的高效并行连接运算算法研究

本文提出了一种能克服各种数据偏斜、高效的、并行二元连接运算算法,可在不同的数据偏斜情况下启动不同的模块,克服数据偏斜造成的负载不平衡现象。

有选择条件的并行连接改进算法

针对有选择条件的连接易于造成选择率偏斜和重分布偏斜的问题 ,通过在各个处理结点中的A D(At tribute Distribute)临时关系以及主控结点中的A RD(Attribute Redistribute)临时关系 ,提出了并行连接改进算法 ,并且从理论上对该算法的空间复杂度进行了分析 .

阵列众核结构上的一种多层分区Hash连接算法

连接是数据查询处理中最耗时、使用最频繁的操作之一,对提高连接操作的速率具有重要意义。阵列众核处理器是一类重要的众核处理器,具有强大的并行能力,可用来加速并行计算。基于阵列众核处理器的结构,设计和优化了一种高效的多层分区Hash连接算法。该算法通过多层划分的策略大大降低了主存访问次数,通过分区重排方法有效消除了数据倾斜的影响,获得了很高的性能。在异构融合阵列众核处理器DFMC(Deeply-Fused Many Core)原型系统上的实验结果表明,DFMC上多层分区Hash连接算法的性能是CPU-GPU耦合结构上最快的连接算法的8.0倍,表明利用阵列众核处理器加速数据查询应用具有优势。

抗偏斜的并行二元连接算法研究

在分析了数据偏斜特点的基础上，提出了一种抗静态和动态数据偏斜的ＨｙｂｒｉｄＳｋｅｗ算法以及代价分析模型．应用本模型对ＨｙｂｒｉｄＳｋｅｗ算法进行分析，结果表明，本算法在网络传输率和磁盘传输率较低的系统和半连接选择率较小、有偏斜的情况下。