并行数据库系统PARO的物理设计方法与实现

物理设计方法是并行数据库系统研究和实现中的一个核心问题，本文介绍我们在一个并行数据库原型系统中采用的数据库物理设计方法，描述其数据划分，并行Ｂ树索引结构和几种复杂并行数据组织形式。     

并行数据库系统的数据重组研究

数据倾斜对并行数据库系统性能的影响极大，本文提出解决初始数据倾斜的记录移动法，确定了数据平衡的记录移动法，负载平衡的记录移动法，及通常的重新划分之间取得的界线，并举例进行模拟研究。     

并行数据库系统PARO的数据装载方法

文中介绍了并行数据库系统ＰＡＲＯ的数据装载器ＰＤＬ实现。它基于两个基本算子：数据输入划分和数据收集存储，根据数据划分特征进行装载。给出了从前台主机装载和从多个后台处理结点装载的两个典型方法，并进行了实验研究。     

基于机群架构的并行数据库实现技术研究

在总结了现有并行数据库实现模型的基础上,基于"半重写变换"模型[1]实现了一个并行数据库系统的原型.通过对数据划分/重划分、并行选择、并行排序、并行连接等关键操作的实验分析,指出了.半重写变换"模型存在的缺陷,并提出了一种混合式的改进模型.从理论上说,在机群架构下实现并行数据库系统,这种混合模型较单一模型更有优势.     

并行数据库的改进Hash划分方法及并行Join算法

文中提出了Ｈａｓｈ划分的改进方法－－ＩＨ划分,ＩＨ划分为结点扩充时数据的重新划分提供了方便,在论述ＩＨ划分的基础上,给出了基于该数据划人垢并行Ｊｏｉｎ算法,利用已有数据分布,文中提出的并行Ｊｏｉｎ算法提高算法的效率。最后,从理论上对以上并行算法的计算复杂性进行了分析。     

并行数据库的查询处理并行化技术和物理设计方法

近几年，随着并行计算机系统的迅速发展，并行数据库系统已经成为一个新的数据库研究领域，引起了学术界和工业界的极大关注，很多研究成果已经出现．本文是综述并行数据库系统研究与进展情况的两篇文章之一，重点探讨目前并行数据库系统的研究方向和问题，综述有关并行数据库的物理设计方法和查询处理并行化技术的主要研究成果．     

并行数据库的体系结构

本文从系统结构的角度论述了并行数据库系统的研究内容、技术与方法。     

并行数据库系统中并行I／O的研究与实现

并行Ｉ／Ｏ是基于无共享结构的并行数据库系统提高性能的有效途径之一。它通过并行磁盘服务和网络传输并行化提供了高带宽Ｉ／Ｏ。文章设计实现了基于无共享结构的并行数据库系统的并行Ｉ／Ｏ,探讨了设计并行Ｉ／Ｏ时的几个关键问题及实现技术。     

并行数据库PDBMS的物理设计方法

物理组织结构是并行数据库系统设计的重点,它对提高整个系统的并行化程度和操作效率起着至关重要的作用。文章在分析几种现有的数据划分方法的基础上,提出了一种新型的R-H数据划分方法。文章最后介绍了PDBMS采用的索引结构。     

基于并行数据库的海量商务数据管理系统研究

为了使海量商务数据得到高效、稳定、安全的处理,提出了一种针对基于并行数据流技术的海量数据管理系统,详细探讨了该系统中并行数据加载模块和并行数据查询模块的关键技术及具体体系结构,并对其中的并行查询技术提出相关的优化方案。     

基于MPI并行环境下拉格朗日插值的求解

在拉格朗日插值计算中存在计算时间长的内存消耗大的难题,并行计算可以减少单机处理量,是解决该难题的有效途径.本文针对网络并行系统特点,提出了有效的优化步骤,采用MPI并行函数库实现高效率拉格朗日插值并行计算.计算结果证明了该方案的正确性,并且得到了较高的并行效率,为后续一些复杂问题的求解提供了可行的解决方案.     

MPI环境下的聚类并行化研究

根据集群的特点和聚类的特性,从理论上探讨了聚类并行化的可行性,并在此基础上用实验进行了验证,结果表明通过这些改进能够获得比较理想的性能。     

基于MPI的并行程序设计

在介绍消息传递接口标准（MPI）和分析并行程序设计方法的基础上，提出了在并行程序设计中需要进行算法级分析和程序级测试，以此来对影响具体的并行程序执行效率的因素进行分析，并用实例验证了分析结果。最后对MPI的实现之——MPICH1．2．5版本的不足，提出了改进的方法。     

基于MPI的遥感影像高效能并行处理方法研究

采用基于不同尺度下的面向特征基元的影像分析方法对高分辨率遥感影像进行基于MPI的处理,即在对常规的影像数据划分方法进行总结分析的基础上,提出了基于特定环境下的非均匀数据划分策略;在进行基于影像数据库的MPI并行处理时,提出了一种新的数据流分配方法。处理结果表明,这两种方法均能够在一定环境下取得比常规方法更高的效率。     

一种基于MPI和工作站群集的并行计算

本文主要分析了消息传递的模型及其实现的一种方式MPI,构造了一个四节点基于MPI的工作站群集并实现了求π的并行计算,最后给出性能分析和负载平衡分析.     

基于MPI的并行算法性能分析器的设计

以MPI为基础,以高斯消去法求解线性方程组的并行算法为实例,设计了分析并行算法性能的分析器,该分析器能够调度网络上多台计算机协同合作进行并行计算,并分析并行算法相对于串行算法的性能优势.     

基于MPI的大规模栅格影像并行瓦片化算法

当前主流GIS软件以及互联网地图应用在WebGIS（网络地理信息系统）解决方案中都广泛采用地图切片（又称瓦片）,切片处理服务是实现影像在WebGIS上快速无缝浏览的关键技术。针对目前传统算法以及商业GIS软件在大数据量栅格影像快速瓦片化方面的不足,提出一种名为ParaTile的高效栅格影像快速瓦片化方法,ParaTile基于MPI共享外存的并行技术,利用多进程对原始栅格影像进行数据划分,每个进程对其所划分的区域进行独立读写和计算,而后再按照TMS或者Google Tile定义的标准将瓦片进行编码输出。实验采用不同级别大小的遥感影像进行测试,结果表明ParaTile在面对不同规模的数据时,无论从速度还是算法稳定性上都较现有算法和工具具有显著优势,特别是当数据量越大时,这种优势愈加明显。     

构建基于Windows和MPI的Beowulf并行计算系统

利用普通微机构建并行计算集群(常称为Beowulf系统),能够以低廉的价格获得强大的计算能力。文章介绍了利用16台微机构建一套Beowulf并行计算系统,节点微机上运行Windows2000操作系统,采用MPI(Message-Passing-Interface)的MPICH最新版本:MPICH.NT1.2.3作为并行计算的支撑环境,并以100Mbps高速交换式以太网作为互连网络。通过编制的并行计算程序对该Beowulf系统进行了并行效率的实际测试,测试结果表明该Beowulf系统能够达到非常高的并行加速比和并行效率。     

基于LAM/MPI的并行计算方法

介绍了并行计算的设计标准之一MPI,并深入研究了MPI的一个实现版本LAM,研究LAM的目的是为了在VLSI设计中运用LAM来加快矩阵的运算速度.LAM/MPI是对MPI标准的一个高质量的运用和实现,提供了在不同平台上的高性能运行.     

基于MPI的结晶器传热并行计算方法

针对连铸结晶器传热数值模拟计算量较大、耗时长的特点,基于自行构建的并行计算环境,对计算数据域采用对等模式划分成块,设计了用于结晶器传热数值模拟的并行计算方法.测试结果表明,采用并行算法可获得与串行算法相同的模拟结果,在同等计算量下极大地减少了计算时间,提高了数值模拟的效率.为有效提升传热计算速度和更为复杂条件下的结晶器数值模拟提供了可行途径.