Разработка технологии параллельной обработки запросов под названием
VectorWise начиналась группой ученых в голландском исследовательском
центре CWI (Centrum Wiskunde & Informatica) при финансовой поддержке
компании Intel. Коммерческим внедрением VectorWise занимается теперь
одноименная компания, и первым результатом его стала реализация
параллельной обработки в известной СУБД Ingres.
Ingres VectorWise, как утверждают в компании, способна обрабатывать
большие объемы данных почти в 70 раз быстрее современных реляционных
СУБД на том же оборудовании. Такие результаты достигаются за счет
эффективного использования многопоточной обработки, возможностей
переупорядочивания команд и увеличенных кэшей второго и третьего уровня
процессоров Intel Nehalem. Кроме того, VectorWise применяет алгоритмы
сжатия данных, за счет чего снижаются требования к пропускной
способности систем ввода-вывода, причем, в некоторых случаях, не только
дискового, но и использующих оперативную п
...
Читать дальше »
|
|
Подразделение Intel Throughput Computing Lab совместно с группой Oracle
Special Projects разработали новый алгоритм, Fast Architecture Sensitive
Tree search (FAST), который позволяет в пять раз увеличить
производительность процессора при выполнении поиска по БД. Новая
технология использует специальную архитектуру дерева индексов и схемы
сжатия, за счет этого удается решить проблему недостаточной пропускной
способности памяти. Новая технология адаптируется к числу ядер, ширине
SIMD, использует встроенный в ядро (on-die) кэш, снижает время ожидания
при обращении к памяти.
|
|
Разработчики популярной открытой СУБД PostgreSQL на днях представили
вторую версию бета-версию Postresql 9.0. До конца этого месяца в свет
будет выпущена еще одна бета-версия, после чего появится финальный
релиз. Среди новшеств, которые должны появиться в окончательной версии,
разработчики называют поддержку еще больших баз данных, работу с
современными многоядерными процессорами, а также наличие некоторых
функций, которые сделают эту бесплатную разработку ближе по функционалу к
SQL Server, Oracle и IBM DB2.
|
|