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基于CPU-GPU架构的列存储系统并行查询与优化

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 研究背景第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
        1.2.1 列存储查询处理及优化方案第11-12页
        1.2.2 数据划分策略第12-13页
        1.2.3 异构平台的负载均衡调度第13页
    1.3 论文研究内容与主要贡献第13-14页
    1.4 本文的组织结构第14-15页
第2章 相关基础研究第15-21页
    2.1 异构平台第15页
    2.2 异构并行编程技术第15-19页
        2.2.1 CUDA第16页
        2.2.2 OpenCL第16-19页
    2.3 异构平台上的查询并行处理第19-20页
    2.4 本章小结第20-21页
第3章 异构平台查询优化技术第21-32页
    3.1 数据划分策略第21-23页
        3.1.1 基本定义和符号说明第21-22页
        3.1.2 ICMD数据划分策略第22-23页
    3.2 任务分配模型第23-26页
        3.2.1 参数定义第24页
        3.2.2 静态分配模型设计第24-25页
        3.2.3 动态分配模型设计第25-26页
    3.3 基于混合执行的查询优化第26-31页
        3.3.1 设备和算法选择策略第27-28页
        3.3.2 混合执行计划树第28-29页
        3.3.3 基于混合执行的优化算法第29-31页
    3.4 本章小结第31-32页
第4章 混合查询引擎的设计第32-38页
    4.1 HPQE总体架构第32-33页
    4.2 查询重写器第33页
    4.3 任务协调器第33-34页
    4.4 操作子第34-37页
        4.4.1 选择操作的并行化详细设计第34页
        4.4.2 聚集操作的并行化详细设计第34-35页
        4.4.3 连接操作的并行化详细设计第35-36页
        4.4.4 排序操作的并行化详细设计第36-37页
    4.5 本章小结第37-38页
第5章 混合查询引擎的实现第38-52页
    5.1 基本概念第38-39页
        5.1.1 传递块第38页
        5.1.2 操作节点第38-39页
    5.2 查询重写的实现第39-41页
    5.3 任务协调器的实现第41-43页
        5.3.1 数据划分器第41-42页
        5.3.2 任务负载协调器第42-43页
    5.4 操作子的具体实现第43-51页
        5.4.1 选择操作的并行实现第43-46页
        5.4.2 聚集操作的并行实现第46-47页
        5.4.3 连接操作的并行实现第47-50页
        5.4.4 排序操作的并行实现第50-51页
    5.5 本章小结第51-52页
第6章 实验与分析第52-61页
    6.1 实验环境第52页
    6.2 数据集第52-54页
        6.2.1 RS数据集第52页
        6.2.2 SSB测试基准第52-54页
    6.3 实验结果与分析第54-60页
    6.4 本章小结第60-61页
第7章 总结与展望第61-63页
    7.1 总结第61页
    7.2 展望第61-63页
参考文献第63-67页
攻读学位期间的研究成果目录第67-68页
致谢第68页

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