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Original title:
Scalable Distributed Query Processing in Parallel Main-Memory Database Systems 
Translated title:
Skalierbare verteilte Anfrageverarbeitung in parallelen Hauptspeicher-Datenbanksystemen 
Year:
2016 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.) 
Referee:
Kemper, Alfons (Prof., Ph.D.); Alonso, Gustavo (Prof., Ph.D.); Neumann, Thomas (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik 
Keywords:
distributed query processing, scalability, main memory, in-memory, parallel database system, high-speed networks, InfiniBand, RDMA, HyPer, locality, skew, TPC-H 
Translated keywords:
verteilte Anfrageverarbeitung, Skalierbarkeit, Hauptspeicher, paralleles Datenbanksystem, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, InfiniBand, RDMA, HyPer, Lokalität, Datenschieflage, TPC-H 
TUM classification:
DAT 650d 
Abstract:
The overhead of network communication creates a significant performance gap between local and distributed query processing in parallel main-memory database systems. We introduce a novel query engine designed to close this gap. It exploits locality in the data placement, leverages high-speed networks, and avoids the load imbalance caused by skew. A prototypical implementation for the high-performance in-memory database system HyPer outperforms competing systems in the renowned TPC-H benchmark. 
Translated abstract:
Teure Netzwerkkommunikation führt zu einer erheblichen Leistungslücke zwischen lokaler und verteilter Anfrageverarbeitung in parallelen Hauptspeicher-Datenbanksystemen. Wir präsentieren den Entwurf für eine neue verteilte Anfrageeinheit um diese Lücke zu schließen. Diese passt sich an die verfügbare Netzwerkbandbreite sowie unerwartete Eigenschaften der Daten an. Ein Prototyp für das hochperformante Hauptspeicher-Datenbanksystem HyPer schlägt konkurrierende Systeme im anerkannten TPC-H Benchmark...    »
 
Oral examination:
13.06.2016 
File size:
2210798 bytes 
Pages:
153 
Last change:
23.06.2016