Just-in-Time Compilation von Linked Data Querys mit LLVM
Beschleunigung der SPARQL Query Engine CameLOD durch Query Just-in-Time Compilation mit LLVM
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Die wachsenden Mengen von Linked Data stellen neue Anforderungen an Datenbanksysteme für deren effiziente Verarbeitung. Durch das spezielle Tripeldatenmodell haben sich spezialisierte Systeme (Triple Stores) entwickelt, die moderne Hardwarefeatures ausnutzen. Der große Hauptspeicher erlaubt es In-Memory Systemen die komplette Verarbeitung von Anfragen ohne Festplattenzugriffe auszuführen. Weiterhin hat das Kompilieren von Anfragen zur Laufzeit in ausführbare Programme für SQL Datenbanksysteme eine deutliche Leistungssteigerung erzielt (HyPer). In dieser Arbeit wurde untersucht ob die Verw...
Die wachsenden Mengen von Linked Data stellen neue Anforderungen an Datenbanksysteme für deren effiziente Verarbeitung. Durch das spezielle Tripeldatenmodell haben sich spezialisierte Systeme (Triple Stores) entwickelt, die moderne Hardwarefeatures ausnutzen. Der große Hauptspeicher erlaubt es In-Memory Systemen die komplette Verarbeitung von Anfragen ohne Festplattenzugriffe auszuführen. Weiterhin hat das Kompilieren von Anfragen zur Laufzeit in ausführbare Programme für SQL Datenbanksysteme eine deutliche Leistungssteigerung erzielt (HyPer). In dieser Arbeit wurde untersucht ob die Verwendung eines Just-in-Time Compilers für die Verarbeitung von Linked Data ebenfalls die Performance steigert. Dazu wurde für das CameLOD System Anfrageprozessor auf Basis von LLVM implementiert und evaluiert. Für die Analyse zur Laufzeit kam das Profilingwerkzeug Intel VTune Amplifier zum Einsatz. Dabei zeigte sich, dass das bereits auf Tripelverarbeitung optimierte System nur in bestimmten Fälleneine bessere Performance erzielt.
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