スキャン速度10GB/sへの挑戦～その②～ - KaiGaiの俺メモ
一年半ほど前、次のようなエントリーを書いた。 kaigai.hatenablog.com かいつまんで言うと、多段JOINのように、実際に実行してみないと結果行数が明らかではなく、かつ、ステップ(k+1)の最適な問題サイズがステップkの結果に依存する場合、Kepler以降のGPUでサポートされた Dynamic Parallelism を使えば素直に実装できるという話である。 実際、この時期以降のGpuJoinロジックはDynamic Parallelismを用いて実装されていた。 だが、プロファイラ等を用いて詳しく調べてみると、どうやら、ある程度以上のパフォーマンスでクエリを処理している状況においては、このような設計はGPUが持つ本来の能力を引き出す上で必ずしも適切ではないという事が明らかになった。 例えば、以下のグラフは半年ほど前にStar Schema Benchmark(SSBM)
PostgreSQL 8.3.6文書
他のバージョンの文書 ： 14 | 13 | 12 | 11 | 10 | 9.6 | 9.5 | 9.4 | 9.3 | 9.2 | 9.1 | 9.0 | 8.4 | 8.3 | 8.2 | 8.1 | 8.0 | 7.4 | 7.3 | 7.2PostgreSQL 14.5文書 次へPostgreSQL 14.5文書PostgreSQLグローバル開発グループ製作著作 © 1996–2022 PostgreSQL グローバル開発グループ 法的告知目次 はじめに1. PostgreSQLとは?2. PostgreSQL小史3. 規約4. より進んだ情報5. バグレポートガイドラインI. チュートリアル1. さあ始めましょう2. SQL言語3. 高度な諸機能II. SQL言語4. SQLの構文5. データ定義6. データ操作7. 問い合わせ8. データ型9. 関数と演算子10. 型変換
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GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]![GPUとSSDがPostgreSQLを加速する～クエリ処理スループット10GB/sへの挑戦～ [DB Tech Showcase Tokyo/2017]](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/255658386c37b7f0c6de69ed4efa7023f74b1176/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcdn.slidesharecdn.com%2Fss_thumbnails%2F20170906dbtsgpussdacceleratespostgresqljp-170906073226-thumbnail.jpg%3Fwidth%3D640%26height%3D640%26fit%3Dbounds)
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