| 한글제목(Korean Title) |
비균등 메모리 접근 구조에서의 효율적인 그룹화 집단 연산의 처리 |
| 영문제목(English Title) |
Efficient Processing of Grouped Aggregation on Non-Uniformed Memory Access Architecture |
| 저자(Author) |
최성준
민준기
Seongjun Choe
Jun-Ki Min
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 34 NO. 03 PP. 0014 ~ 0027 (2018. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근, 대칭형 다중 처리 (SMP: Symmetric Multiprocessing) 구조에서 발생하는 메모리 병목 현상을 보완하기 위하여 비균등 메모리 접근 구조 (NUMA: Non-Uniform Memory Access) 구조가 제시되었다. 또한, 집단 연산자는 데이터의 특성 및 요약 정보를 제공하는 주요 연산자로써, 집단 연산자의 효율성은 전체 시스템의 성능에 매우 큰 영향을 미친다. 따라서, 본 논문에서는 NUMA 구조에서 효율적으로 집단 연산을 처리할 수 있는 기법을 제안한다. 제안 기법은 분할 단계와 합병 단계로 구성되며, 분할 단계에서 그룹 속성에 따라서 대상 릴레이션을 부분 릴레이션들로 분할한다. 따라서, 각 쓰레드가 독립적으로 부분 릴레이션에 대하여 집단 연산을 수행할 수 있으므로 합병 단계에서 원격 메모리 접속이 발생하지 않도록 하였다. 또한, 합병 단계에서는 각 쓰레드가 지역 해시 테이블을 이용하여 집단 연산을 수행하도록 하고 쓰레드들이 생성한 집단 연산 결과들을 하나로 병합하는데 잠금 경쟁이 발생하지 않도록 하여 처리 성능을 향상하였다.
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영문내용
(English Abstract) |
Recently, to alleviate the memory bottleneck problme occurred in Symmetric Multiprocessing (SMP) architecture, Non-Uniform Memory Access (NUMA) architecture was proposed. In addition, since an aggregation operator is an important operator providing properties and summary of data, the efficiency of the aggregation operator is crucial to overall performance of a system. Thus, in this paper, we propose an efficient aggregation processing technique on NUMA architecture. Our proposed technique consists of partition phase and merge phase. In the partition phase, the target relation is partitioned into several partial relations according to grouping attribute. Thus, since each thread can process aggregation operator on partial relation independently, we prevent the remote memory access during the merge phase. Furthermore, at the merge phase, we improve the performance of the aggregation processing by letting each thread compute aggregation with a local hash table as well as avoiding lock contention to merge aggregation results generated by all threads into one.
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| 키워드(Keyword) |
데이터베이스
병렬처리
집단 연산
NUMA
Database
Parallel processing
Aggregation
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