混合散列连接算法随机I/O消除
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国家自然科学基金(61070042);浙江省自然科学基金(Y13F020114,Y1090096)


Towards Eliminating Random I/O in Hybrid Hash Joins
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    摘要:

    混合散列连接算法(HHJ)是数据库管理系统查询处理中一种重要的连接算法. 本文提出通过缓存优化来减少随机I/O的缓存优化混合散列连接算法(OHHJ), 即通过合理优化分区阶段桶缓存的大小来尽量减少分区过程中产生的随机I/O. 文章通过对分区(桶)大小、桶缓存大小、可用缓存大小、关系表大小与硬盘随机I/O访问特性之间的关系进行定量分析, 得出桶大小以及桶缓存大小最优分配的启发式. 实验结果表明OHHJ可以较好地减少传统HHJ算法分区阶段产生的随机I/O, 提升了算法性能.

    Abstract:

    HHJ is one of the mostly used core join algorithms for query processing in a database management system. This paper proposes a buffer-optimized hybrid hash join algorithm(OHHJ) by optimizing the bucket buffer to reduce the random I/O in hash join, i.e., to minimize the random I/O by optimizing the bucket buffer size in partition phase. By quantitatively analyzing the relationship between the bucket size, bucket buffer size, available memory size, relation size and random I/O access characteristics of hard disk, we have derived the heuristics for allocating the optimal bucket and bucket buffer sizes. The experimental results demonstrate that OHHJ can effectively reduce random I/O in HHJ during partition phase, and thus enhance the performance of the algorithm.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

刘明超,杨良怀,周为钢.混合散列连接算法随机I/O消除.计算机系统应用,2013,22(7):133-136

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  • 收稿日期:2012-12-10
  • 最后修改日期:2013-01-15
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  • 在线发布日期: 2013-07-25
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