基于共享Cache多核处理器的Hash连接优化

针对目前主流的多核处理器,研究了基于共享缓存多核处理器环境下的数据库Hash连接优化.首先提出基于Radix-Join算法的Hash连接多线程执行框架,通过实例分析了影响多线程Radix-Join算法性能的因素.在此基础上,优化了Hash连接多线程执行框架中的各种线程及其访问共享Cache的性能,优化了聚集连接时Hash连接算法的内存访问,并分析了多线程聚集划分的加速比.基于开源数据库INGRES和EaseDB,实现了所提出的连接多线程执行框架,在实验中测试了多线程Hash连接框架的性能.实验结果表明,该算法可以有效解决Hash连接执行时共享Cache在多线程条件下的访问冲突和处理器负载均衡问题,极大地提高了Hash连接性能.     

基于模板生成的CAPP系统的研究与开发

从ＣＡＰＰ系统的现状出发,分析了当前ＣＡＰＰ系统的问题,提出了基于模板生成的ＣＡＰＰ系统的思想。并论述了系统的原理、关键技术和应用前景。在该思想的指导下,开发了基于模板生成的实用化ＣＡＰＰ设计与管理系统模型。实践证明该系统是一个具有良好实用化水平的ＣＡＰＰ系统。     

MapReduce框架下基于R-树的k-近邻连接算法

针对大规模空间数据的高性能k-近邻连接查询处理,研究了MapReduce框架下基于R-树索引的k-近邻连接查询处理。首先利用无依赖并行和串行同步计算的形式化定义抽象了MapReduce并行编程模型,基于此并行计算模型抽象,分别提出了 R-树索引快速构建算法和基于 R-树的并行 k-近邻连接算法。在索引构建过程中,提出一种采样算法以快速确立空间划分函数,使得索引构建符合无依赖并行和串行同步计算抽象,在MapReduce框架下非常容易进行表达。在k-近邻连接查询过程中,基于构建的分布式R-树索引,引入k-近邻扩展框限定查询范围并进行数据划分,然后利用 R-树索引进行 k-近邻连接查询,提高了查询效率。从理论上分析了所提出算法的通信和计算代价。实验与分析结果表明,该算法在真实数据集的查询上具有良好的效率和可扩展性能,可以很好地支持大规模空间数据的k-近邻连接查询处理,具有良好的实用价值。     

面向地理数据服务的空间数据集成关键技术研究

分析和比较了现有空间数据集成方法,指出面向地理数据服务的空间数据集成是目前构建空间数据集成系统最理想的方式;从查询应用的角度分析了面向地理数据服务的空间数据集成关键技术,总结了已有的研究成果,指出了空间数据集成技术当前研究的热点问题和进一步的研究方向。     

VxWorks环境下基于FC．Core的光纤通道适配器控制程序的设计

本文在介绍了FibreChannel协议概念的基础上，说明了基于PCI接口的光纤通道适配器的基本结构，并详细介绍了在VxWorks环境下使用XilinxFCCore的基础上开发控制程序的设计思路，分析了控制程序的队列机理并给出了实现方案，为实际开发奠定了基础，对于开发同类产品也具有普遍意义。     

空间数据库主动规则并发行为控制研究

网络环境下空间信息大规模应用中常常有大量的用户规则同时触发,这带来了规则并发行为的控制和效率问题．目前大多数方法难以满足大量用户同时操作时的频繁动态更新,因此提出标注事件图分析模型及并发规则集终止性分析算法,通过实例说明算法的有效性和通用性．在并发索引结构Rlink树基础上,提出一种支持空间数据库主动规则频繁更新的混合索引结构HRlink树及改进的自底向上更新算法IBUU．实验仿真表明,采用IBUU算法的HRlink树频繁更新性能大大高于Rlink树．     

基于非均匀划分的分布式影像数据索引方法

本文介绍了现有的对影像数据管理和索引的方法及其存在的不足，提出了一种基于非均匀划分思想对分布式影像数据进行管理和索引的方法，避免了由于边缘补零带来的时间和空间开销。实验结果表明，本文方法能够支持对分布式多图幅的联合查询以及结果的无缝拼接，而且其时间和空间代价远小于现有方法。     

集群上一种面向空间连接聚集的并行计算模型

单机运行环境难以满足海量空间数据的连接聚集操作对时空开销的需求,集群上的并行计算是高效处理海量空间数据的连接聚集操作的关键. Map-Reduce是云计算中一种应用于大规模集群进行大规模数据处理的分布式并行编程模型,分析发现,Map-Reduce并不直接支持以既高效又自然的方式来处理具有二次归约特征的并行空间连接聚集操作.因此,提出了一种并行计算模型——Map-Reduce-Combine（MRC）来有效地处理大规模空间数据的连接聚集操作.MRC在Map-Reduce 模型上增加一个Combine阶段,有效地合并分散在各个Reducer的部分聚集结果.针对并行任务划分中空间对象的单分配问题,提出了过滤优化算法,提高了MRC下处理空间连接聚集查询的效率.实验验证所提出的并行计算模型在处理空间连接聚集查询时具有良好的效率、有效性、可扩展性和简单性.     

一种实用外分类算法—快速分类-折半插入算法的研究及实现

本文在分析、对比各种分类算法的基础上,提出了一种适用于微机系统的外分类算法:快速分类—折半插入算法。该算法思路清晰,不需要任何辅助存贮区。充分利用了快速分类算法和折半插入算法两种分类算法的优点,使外分类效果最佳。该算法在关系数据库管理系统RMXDBMS中实现,通过测试,其速度比dBASEⅢ的分类算法提高一倍左右。