高并发gpu内存数据库系统的设计与实现开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着大数据时代的到来，数据呈现爆炸式增长，对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。

传统的基于磁盘的数据库系统由于i/o瓶颈的限制，难以满足日益增长的数据规模和性能需求。

近年来，gpu作为一种高性能计算设备，其强大的并行处理能力为解决这一难题提供了新的思路。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，gpu数据库技术发展迅速，国内外学者在该领域展开了大量的研究工作，并取得了一系列成果。

1. 国内研究现状

国内在gpu数据库方面的研究起步相对较晚，但近年来也取得了一些重要进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本选题将围绕高并发gpu内存数据库系统的设计与实现展开研究，主要内容包括：
1.系统需求分析与设计:分析高并发gpu内存数据库系统的需求，包括功能需求、性能需求等，并在此基础上设计系统的整体架构、数据存储模型、并发控制机制等。

2.gpu并行算法设计与实现:研究面向gpu的并行算法，将数据库操作（如数据加载、索引构建、查询处理、事务处理等）映射到gpu上并行执行，充分利用gpu的计算资源。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:深入研究gpu数据库、内存数据库、高并发系统等相关领域的文献资料，了解国内外研究现状、最新技术和发展趋势，为系统设计和实现提供理论基础。

2.系统设计:基于文献调研和需求分析，设计高并发gpu内存数据库系统的整体架构、数据存储模型、并发控制机制以及查询处理算法，并进行详细的方案论证。

3.算法设计与实现:研究面向gpu的并行算法，将数据库操作映射到gpu上并行执行，并进行算法优化，提高系统性能。

5. 研究的创新点

本选题的研究创新点在于：
1.面向高并发场景的gpu内存数据库系统架构设计:针对高并发数据访问的特点，设计高效的系统架构，优化数据存储结构和访问路径，最大限度地发挥gpu的并行处理能力。

2.基于gpu的数据库操作并行化:研究面向gpu的并行算法，将数据加载、索引构建、查询处理、事务处理等数据库操作映射到gpu上并行执行，突破传统数据库系统的性能瓶颈。

3.高效的并发控制机制:设计高效的并发控制机制，解决gpu内存数据库系统在高并发访问下的数据一致性问题，保证数据安全性和完整性。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 孙胜男,杜小勇,王宁.面向大数据的并行数据库关键技术研究综述[j].计算机研究与发展,2017,54(01):1-17.

[2] 周梦溪,陈跃国,周傲英.基于gpu的内存数据库系统研究综述[j].软件学报,2018,29(01):1-21.

[3] 郭大为,王意洁,杜小勇.内存数据库技术综述[j].软件学报,2016,27(01):2-29.