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大数据高性能排序算法的设计与实现  
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【英文篇名】 Design and Implementation of High Performance Ranking Algorithm for Big Data
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【作者】 陈洪雁; 万俊伟; 汪琦;
【英文作者】 CHEN Hongyan; WAN Junwei; WANG Qi; Beijing Institute of Tracking and Telecommunications Technology;
【作者单位】 北京跟踪与通信技术研究所;
【文献出处】 飞行器测控学报 , Journal of Spacecraft TT&C Technology, 编辑部邮箱 2015年 02期  
期刊荣誉：ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 国产数据库; 海量数据; 大数据; 排序算法; 自主可控; 等价排序键;
【英文关键词】 homegrown database; mass data; big data; ranking algorithm; independent and controllable; equivalent sorting key;
【摘要】 针对大数据排序算法的需求,提出了基于任务驱动的并行排序算法。该算法采用任务驱动、AIO(Asynchronous Input/Output,异步输入/输出)和双缓冲区机制等技术充分利用系统资源;通过构造等价排序键,优化快速排序算法;并在算法实现上,采用多线程处理任务,通过控制线程个数控制并行度。综合利用这些技术,该算法使得大数据的排序性能接近理论极限值,在CPU(Central Processing Unit,中央处理器)资源充裕的情况下,利用异步压缩技术,还可以突破这一极限,最终实现的系统2 000s就可以对超过500Gbyte的磁盘数据做一次完整的排序。在数据库设计中充分利用此思想,将会实现连接和线程的分离,数据库将可以支持更大的连接数,从而提高数据库支持的并发度。
【英文摘要】 A task-driving parallel ranking algorithm is proposed to meet demands for ranking algorithms for big data.Task-driving,AIO(Asynchronous Input and Output)and dual-buffer zone mechanisms are employed to make full use of system resources.The quick ranking algorithm is optimized by building equivalent keys.In algorithm implementation,parallel concurrences are controlled through the number of threads by using multi-threading in task handling.Through integrative use of such technologies,the ranking performance of...
【更新日期】 2015-06-23
【分类号】 TP274.2
【正文快照】 0引言大数据时代已经到来,数据库中存储的数据越来越多,排序的时间成倍增加。在数据量大到一定程度以后,普通的排序算法可能要花费几小时才能对一个表做一次完整的排序,有的数据量更大的表则需要数天甚至更多的时间。排序是数据库中很重要的功能,在数据库中的作用不可替代,使用

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