Оптимизация аналитических запросов в гетерогенных системах
Аннотация
Согласно оценке International Data Corporation (IDC) в 2020 году человечество произвело более 64 зеттабайт данных. В ближайшие 5 лет ожидается рост этого показателя на 23% в год, что превышает скорость роста производительности аппаратуры. Агрегация и анализ больших данных потребовали развития таких технологий как Hadoop и Spark. С увеличением количества данных и сложности запросов их производительности оказывается недостаточно и требуются новые пути повышения эффективности анализа. Один из таких методов – использование специализированных аппаратных ускорителей, таких как графический процессор, для выполнения запросов и расширение иерархии используемой памяти. В статье рассматривается проблема оптимизации аналитических запросов к СУБД в основной памяти с помощью использования аппаратных ускорителей и расширения иерархии памяти. Дан обзор классических подходов к оптимизации запросов и текущего состояния области исследования гетерогенного исполнения. Разобраны достоинства и недостатки существующих решений и сформулированы нерешенные проблемы. Предложен вариант эталонной архитектуры.

Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Редакционная политика журнала основывается на традиционных этических принципах российской научной периодики и строится с учетом этических норм работы редакторов и издателей, закрепленных в Кодексе поведения и руководящих принципах наилучшей практики для редактора журнала (Code of Conduct and Best Practice Guidelines for Journal Editors) и Кодексе поведения для издателя журнала (Code of Conduct for Journal Publishers), разработанных Комитетом по публикационной этике - Committee on Publication Ethics (COPE). В процессе издательской деятельности редколлегия журнала руководствуется международными правилами охраны авторского права, нормами действующего законодательства РФ, международными издательскими стандартами и обязательной ссылке на первоисточник.
Журнал позволяет авторам сохранять авторское право без ограничений. Журнал позволяет авторам сохранить права на публикацию без ограничений.
Издательская политика в области авторского права и архивирования определяются «зеленым цветом» в базе данных SHERPA/RoMEO.
Все статьи распространяются на условиях лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная, которая позволяет другим использовать, распространять, дополнять эту работу с обязательной ссылкой на оригинальную работу и публикацию в этом журналe.