【大数据】面向大数据的索引结构研究进展（中）

面向大数据的索引结构研究进展（中）2019-10-0844针对新硬件特性的优化针对新硬件特性的优化随着半导体技术的飞速发展，各种新型硬件不断涌现，其中较为热门的是多核CPU、异构芯片、与分布式网络相关的硬件以及新型存储部件。它们针对传统硬件的某一方面进行了增强，以应对不同场景下不同计算的需求。高效使用新硬件特性优化并发索引结构，成为用户提高大数据系统质量的潜在途径之一。4.1基于多核CPU的优化在并发索引结构优化领域，多核CPU的优化一直是学术界和工业界关心的问题。从基于多核CPU的体系结构可知，多核CPU间存在多个处理器核共享的缓存（L3缓存）和每个处理器核独享的缓存（L1、L2缓存）。因此，当前各类研究成果均期望充分利用缓存和多核CPU的各个计算核心，提高并发索引结构的处理效率。Rao等人[25-26]提出的CSS-tree、CSB+tree均对多核CPU下的缓存行结构进行了针对性的设计。Chen等人[27-28]、Hankins等人[29]也在设计中得到了一致的结论，B-tree索引结构中树节点大小的设计会显著地影响并发索引结构在CPU上的性能。FAST[30]是这些研究成果的