CPU and Cache Efficient Management of Memory-Resident Databases
CPU and Cache Efficient Management of Memory-Resident Databases
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Efficiently Compiling Efficient Query Plans for Modern Hardware
这是HyPer的一篇论文(HyPer是由德国莫尼黑大学主导的OLAP、OLTP混合型主内存数据库)，介绍了code-gen的具体实现，最初HyPer的code-gen是生成了C++代码，然后使用gcc编译；但编译时间很长，再加上优化时间就更长了，甚至比查询执行时间还长；于是HyPer做了优化，改用LLVM，将code-gen的核心代码转为了LLVM的IR，这个IR是调用LLVM的API生成的，不是手写的所以相对容易一些，对于一些简单的操作是生成了LLVM，于是复杂的操作，如scan、join、sort需要将LLVM和C++混合执行，LLVM可以直接调用C++，所以不存在性能损失；通过最后执行来看，LLVM的code-gen从编译、优化时间，SQL执行时间，都比其他系统有很大提升
Generating code for holistic query evaluation
英国爱丁堡大学的一篇论文，从传统系统到现代系统的变化一个重要点是：内存增大很多，以前的I/O瓶颈对于现在来说不那么重要了，反而是CPU和内存瓶颈；而之前的火山模型对于CPU利用率来说很不好，大量的虚函数调用，多层级的函数调用增加了cache miss，也会产生更多的指令，不利于并行化和cache局部性；这篇论文提出了一个代码模板，通过识别不同的查询计划算子，来对应的生成不同的代码(对应一个大函数)，不同函数之间通过物化来连接，之后通过编译器GCC来编译这段C代码，还可以对代码最O2级别优化(但会增加运行期执行时间)来达到更好的效果，论文对比了join、sort、聚合，虽然使用的是NSM存储模型，但是执行效果来看跟MonetDB的DSM差不多了；代码生成的缺点是对于小查询会有额外的开销(编译、优化、link时间)