• Aucun résultat trouvé

Моделирование распределенных колоночных индексов в контексте параллельных систем баз данных (Modeling distributed column indexes in the context of parallel database systems)

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2022

Partager "Моделирование распределенных колоночных индексов в контексте параллельных систем баз данных (Modeling distributed column indexes in the context of parallel database systems)"

Copied!
2
0
0

Texte intégral

(1)

Моделирование распределенных колоночных индексов в контексте параллельных систем баз данных

*

С.О. Приказчиков, П.С. Костенецкий Южно-Уральский государственный университет

В настоящее время научная и практическая деятельность человечества создает новые зада- чи, которые требуют обработки больших данных. Объем цифровых данных удваивается каж- дые два года [1], в связи с этим очевидна необходимость постоянно повышать производитель- ность параллельных систем баз данных. Повышение производительности параллельных систем баз данных с классической аппаратной архитектурой, имеет ряд физических ограничений. Ис- пользование при обработке данных многоядерных и графических ускорителей может дать су- щественный прирост производительности [3], однако это требует разработки и внедрения в па- раллельные СУБД новых технологий обработки данных. Использование в таких системах рас- пределенных колоночных индексов [1] представляется одним из перспективных подходов к совершенствованию архитектуры параллельных систем баз данных.

Данное незаконченное исследование посвящено расширению математической модели мультипроцессоров баз данных DMM [2] для моделирования параллельной обработки транзак- ций с применением многоядерных и графических ускорителей и разработке на ее основе мето- дов и алгоритмов моделирования процессов параллельной обработки транзакций. Расширенная модель позволит моделировать и исследовать эффективность применения распределенных ко- лоночных индексов в контексте параллельных систем баз данных. На базе расширенной модели будет разработана программная система – эмулятор, которая позволит исследовать различные гибридные аппаратные конфигурации параллельных систем баз данных без их аппаратной реа- лизации.

В настоящее время получены следующие результаты: 1) исследована эффективность при- менения графических ускорителей для обработки запросов над сжатыми данными в параллель- ных системах баз данных; 2) исследована эффективность применения сжатия при передаче данных из основной памяти в память графического ускорителя [3]. Ведутся работы по форми- рованию математического фундамента для расширения модели DMM. Разрабатываемая модель будет абстрагирована от аппаратного обеспечения и деталей выполнения, обеспечивая высоко- уровневый подход к сравнению времени выполнения и определению характеристик различных типов запросов в параллельных колоночных СУБД. Модель будет состоять из четырех подмо- делей: 1) модель аппаратной платформы, в рамках которой многопроцессорные системы будут представляться в виде ориентированного графа, будет моделироваться передача сообщений по соединительной сети, дисковые операции ввода/вывода и передача на многоядерные сопроцес- соры, 2) модель операционной среды для моделирования фрагментного параллелизма и коло- ночных индексов, 3) стоимостная, оценивающая трудоемкость выполнения запросов к базе данных и 4) модель транзакций, для моделирования параллельной обработки смеси транзакций.

Литература

1. Ivanova E., Sokolinsky L. Decomposition of Natural Join Based on Domain-Interval Fragmented Column Indices // 38th International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics (MIPRO) 2015, Opatija, Croatia, May 25–29, 2015. IEEE, 2015.

P. 223–226.

2. Костенецкий П.С., Соколинский Л.Б. Моделирование параллельных систем баз данных:

учебное пособие. Челябинск: Издательский центр ЮУрГУ, 2012. 78 с.

3. Приказчиков С.О., Костенецкий П.С. Применение графических ускорителей для обработки запросов над сжатыми данными в параллельных системах баз данных // Вестник Южно- Уральского государственного университета. Серия: Вычислительная математика и инфор- матика. 2015. Т. 4. № 1. С. 64–70.

* Работа выполнена при поддержке стипендии Президента РФ СП-1229.2015.5 (2015-2016 гг.): "Модели- рование параллельной обработки запросов на высокопроизводительных многопроцессорных системах с графическими ускорителями"

Суперкомпьютерные дни в России 2015 // Russian Supercomputing Days 2015 // RussianSCDays.org

586

(2)

Modeling distributed column indexes in the context of parallel database systems

Stepan Prikazchikov and Pavel Kostenetskiy

Keywords: DMM model, database multiprocessor, parallel data processing, multicore

accelerators, distributed column indexes

The paper is devoted to extending of the mathematical model of database multiprocessor DMM [Kostenetskii P.S., Sokolinsky L.B. Simulation of Hierarchical Multiprocessor Database Systems // Programming and Computer Software. Vol. 39 No. 1. 2013. P. 10–24.]

for parallel data processing using multicore accelerators and development on this basis of methods and algorithms for the simulation of processes in parallel processing of transactions.

Extended model allows simulating and analyzing distributed column indexes in the context of parallel database systems.

Суперкомпьютерные дни в России 2015 // Russian Supercomputing Days 2015 // RussianSCDays.org

Références

Documents relatifs

При этом в каждом источнике информация может представляться в терминах собственной схемы данных (системы понятий), соответственно, при

Показана необходимость разработки информационных систем сбора, хране- ния, передачи и обработки данных на основе технологий больших данных,

Моделирование работы эксперимента в течении 270 минут программой SyMSim показало, что максимальная загрузка канала связи достигает 600 МБ/с (см. Вычислительная ферма

Transaction type для всех транзакций того же типа Frequency Общее количество транзакций MC для данного вида торговой точки MC Category

В данной работе рассматривается использование суперкомпьютера для обработки больших потоков данных с модельной экспериментальной

In this paper, the basic approaches to identifying user personal interests, as well as detailed principles of the recommendation system known as streaming video service Hulu are

[2] Greg Linden, Brent Smith and Jeremy York Amazon.com recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering // Industry Report, IEEE INTERNET COMPUTING, 2003.. [3] James

В статье обсуждаются вопросы разрешения сущностей (Entity Resolution) и слияния данных (Data Fusion) в контексте интеграции больших данных в