GPU数据库核心技术综述
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作者简介:

裴威(1988-),男,博士,讲师,CCF学生会员,主要研究领域为数据库.
李战怀(1961-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为大数据管理技术,海量信息存储系统.
潘巍(1977-),男,博士,副教授,CCF专业会员,主要研究领域为数据库理论与技术,大数据处理技术,分布式数据库,新型硬件数据管理.

通讯作者:

李战怀,E-mail:lizhh@nwpu.edu.cn

基金项目:

国家自然科学基金(61732014,61672432);中央高校基本科研业务费专项资金(3102019DX1004)


Survey of Key Technologies in GPU Database System
Author:
Affiliation:

Fund Project:

National Natural Science Foundation of China (61732014, 61672432); Fundamental Research Funds for the Central Universities (3102019DX1004)

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    摘要:

    GPU以其超高速计算能力和超大数据处理带宽受到数据库厂商及研究人员的青睐,以GPU计算为核心的数据库分支(GDBMS)蓬勃发展,以其吞吐量大、响应时间短、成本低廉、易于扩展的特点,与人工智能、时空数据分析、数据可视化、商务智能交互融合能力,彻底改变了数据分析领域的格局.将对GDBMS的四大核心组件——查询编译器、查询处理器、查询优化器和存储管理器进行综述,希望促进未来的GDBMS研究和商业应用.

    Abstract:

    In recent years, GPU is favored by database manufacturers and researchers for its ultra-high-speed computing capacity and huge data processing bandwidth. The database branch—GPU accelerating database or GPU database (GDBMS) is developing vigorously. With the characteristics of high throughput, low response time, high cost performance, and easy to expand, integrated with artificial intelligence (AI), business intelligence (BI), spatial-temporal data analysis, data visualization, GDBMS have the potential to change the world pattern of data analysis field. This study surveys the four core components of GDBMS: query compiler, query processor, query optimizer, and storage manager, hoping to promote the future research and commercial application of GDBMS.

    参考文献
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引用本文

裴威,李战怀,潘巍. GPU数据库核心技术综述.软件学报,2021,32(3):859-885

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  • 收稿日期:2020-07-19
  • 最后修改日期:2020-09-22
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  • 在线发布日期: 2021-01-21
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