JP6759285B2 - ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法 - Google Patents

ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法 Download PDF

Info

Publication number
JP6759285B2
JP6759285B2 JP2018132634A JP2018132634A JP6759285B2 JP 6759285 B2 JP6759285 B2 JP 6759285B2 JP 2018132634 A JP2018132634 A JP 2018132634A JP 2018132634 A JP2018132634 A JP 2018132634A JP 6759285 B2 JP6759285 B2 JP 6759285B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
record
processor
records
database
sets
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018132634A
Other languages
English (en)
Other versions
JP2018163701A (ja
Inventor
シー． スコット アトキンス，
シー． スコット アトキンス，
ジョセフ コンウェイ，
ジョセフ コンウェイ，
Original Assignee
ユナイテッド ステイツ ポスタル サービス
ユナイテッド ステイツ ポスタル サービス
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ユナイテッド ステイツ ポスタル サービス, ユナイテッド ステイツ ポスタル サービス filed Critical ユナイテッド ステイツ ポスタル サービス
Publication of JP2018163701A publication Critical patent/JP2018163701A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP6759285B2 publication Critical patent/JP6759285B2/ja
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/28—Databases characterised by their database models, e.g. relational or object models
    • G06F16/284—Relational databases
    • G06F16/285—Clustering or classification
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F9/00—Arrangements for program control, e.g. control units
    • G06F9/06—Arrangements for program control, e.g. control units using stored programs, i.e. using an internal store of processing equipment to receive or retain programs
    • G06F9/46—Multiprogramming arrangements
    • G06F9/50—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU]
    • G06F9/5005—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request
    • G06F9/5027—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals
    • G06F9/5033—Allocation of resources, e.g. of the central processing unit [CPU] to service a request the resource being a machine, e.g. CPUs, Servers, Terminals considering data affinity
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24532—Query optimisation of parallel queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24534—Query rewriting; Transformation
    • G06F16/24542—Plan optimisation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2455—Query execution
    • G06F16/24552—Database cache management
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2209/00—Indexing scheme relating to G06F9/00
    • G06F2209/50—Indexing scheme relating to G06F9/50
    • G06F2209/5012—Processor sets

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • Memory System Of A Hierarchy Structure (AREA)
  • Multi Processors (AREA)

Description

[0002]本開示は、一般に、マルチプロセッサコンピュータシステムに関し、より具体的には、マルチプロセッサコンピュータシステムにおいてデータをルーティングし処理するための方法及びシステムに関する。
［優先権の主張］
[0001]本出願は、２０１０年５月１７日に出願された米国仮特許出願第６１／３９５，７０４号、及び２０１１年４月８日に出願された米国特許出願第１３／０８３，３９６号の利益を主張するものであり、両方とも参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。
[0003]マルチプロセッサコンピュータシステムは、複数の並列プロセッサのコンカレント処理を可能にする。いくつかのアプリケーションは、マルチプロセッサコンピュータシステムにおいてプロセッサ間で効率よく並列化されることが可能である。例えば、いくつかのアプリケーションは、様々なタスクをスレッドと呼ばれるサブプロセスに分割することにより並列化されることが可能である。スレッドは、様々なデータに対する動作を同時に実行することができる。しかし、１つのスレッドは、別のスレッドの中間出力又は最終出力で動作する必要があるときもある。２つのスレッドは、他方のスレッドが情報を共有するのを待たなければならないことが多い場合は、高いデータ依存関係を有すると言われてもよい。逆に、他のスレッドからの情報を待つ必要がめったにない場合は、それらのスレッドは低いデータ依存関係を有すると言われてもよい。スレッド間に低いデータ依存関係を有するアプリケーションは、より長い期間より多くのデータを並列で処理することができるので望ましいことが多い。にもかかわらず、比較的多くのアプリケーションは、スレッド間に高いデータ依存関係を有する。これは、例えば、各データをデータセット内の他の各データと比較しなければならない場合に発生する可能性がある。したがって、データ依存関係が高い場合は、データセットのかなりの部分がメモリにアクセス可能である必要がある可能性がある。したがって、高いデータ依存関係を有する処理動作では、スレッド間でデータを伝送するプロセスは、計算をかなり遅らせる可能性がある。この遅延は、マルチプロセッサコンピュータシステムでは一般的であるように、各スレッドが物理的に別々のハードウェアノード上で動作している場合に激しくなることが多い。そのようなシステムでは、ノード間の入力／出力（ＩＯ）動作は、スループットとしても知られているシステムのデータ処理速度に対してかなりのボトルネックを引き起こす可能性があることが多い。メモリホップは、ローカルＣＰＵ／メモリセットにおいて不均一メモリアーキテクチャ（ＮＵＭＡ）を使用する１〜２ナノ秒ほどの小さいものから、様々なネットワークファブリックを介してストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）にアクセスする場合の数ミリ秒のものまである可能性がある。プロセッサはデータが配信されるのを待っている間はアイドルであることが多いので、スループットのボトルネックは、時間、エネルギー、及びメモリのかなりの無駄を表す可能性がある。
[0004]図１は、ネットワーク１３０によって相互に及び共用メモリ１４０に接続された複数のノード１２０を含むマルチプロセッサシステム１１０を示す。ノード１２０は、別々のメモリシステムを特徴とする論理的に個別の処理部品でもよい。いくつかの実装形態では、ノード１２０は、ローカルメモリストレージ機能及び処理機能を有するサーバなど、物理的に個別のシステムでもよい。図示されているシステム１１０では、Ｎ個のノード１２０がある。３個のノードしか示されていないが、ノード１２０はいくつあってもよい。各ノード１２０は、少なくとも１つのプロセッサ１５０及び１つのキャッシュ１６０を含む。１つのプロセッサ１５０しか示されていないが、各ノード１２０はプロセッサ１５０をいくつ含んでもよい。同様に、プロセッサ１５０はプロセッサコアをいくつ含んでもよい。プロセッサコアは、命令を独立して読み出し実行することができるプロセッサ１５０の部分を表す。したがって、１つの実施例では、２つのプロセッサコアが２つの処理スレッドを同時に実行することができる。いくつかの実装形態では、ノード１２０は、合計４個のプロセッサコアを含んでもよい。いくつかの実装形態では、ノード１２０は合計８個以上のプロセッサコアを含んでもよい。
[0005]マルチプロセッサシステム１１０などのマルチプロセッサシステムは、通常、大量のデータを処理する動作において使用される。例えば、２００７年に年間約２１２０億通を上回る最高物理的郵便量を扱った米国郵政公社は、大量データ処理の世界最大ユーザの１つである。各物理的郵便物は、自動装置上で複数回処理され、各自動イベントは、データスキャン記録を作成する。たとえ物理的郵便量が減少した場合でも、追加のトラッキングメトリック及び動作メトリックが郵便物ごとの郵便トラッキングスキャンの数を増大させてきた。したがって、毎日の郵便物のスキャン量は、４０億記録を超える可能性がある。これらの記録はそれぞれ、システム１１０などのマルチプロセッサシステムによって処理される。郵便記録が処理される場合、システムは何か月も経った数十億の前の記録と比較することにより重複記録を検出する。システムはまた、記憶容量に達した場合は、レポート作成及び他の同様のタスクのために郵便記録をクエリして、最も古い郵便記録を発見し除去する役割を担う。この実施例は、マルチプロセッサシステム１１０などのシステムにおいてデータ記録を効率よく処理する問題の大きさを示す。
[0006]マルチプロセッサシステムにおける処理は、行挿入動作を含んでもよい。従来、行挿入は、次のように実行されていた可能性がある。着信記録は、例えば負荷分散などの基準に基づいてノード１２０又は特定のプロセッサ１５０に並列でルーティングされる。例えば、１つの負荷分散法の下では、着信記録は、関連記録の位置のような要因を考慮することなく、ラウンドロビンベースで利用可能なプロセッサのセットから選ばれたプロセッサ１５０にルーティングされる。さらに、データベース挿入プロセスは、プロセッサ１５０上でスケジュールされる。次いで、プロセッサ１５０は、着信記録を受信するとすぐ、データベース内に記録がないか探索する。この探索はローカルキャッシュ１６０に記憶されていないデータにアクセスすることを必要とする可能性がある。そのような探索は、ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）を含んでもよい。したがって、プロセッサ１５０は、必要なデータをリモートノード上に置き、そのデータを比較のためにネットワーク１３０を介してローカルノードに伝送する。いくつかの実装形態では、プロセッサ１５０は、着信記録をデータベース内の全ての記録と比較することができる。したがって、プロセッサ１５０は、かなりの量のデータをネットワーク１３０を介してローカルノードに伝送する。一致が見つけられなかった場合は、プロセッサ１５０は記録をデータベースに挿入する。
[0007]しかし、同時に、別のノード１２０上の別のプロセッサ１５０が異なる記録に対して同じタスクを同時に実行していることも推量される。したがって、２つのプロセッサ１５０が２つの一致する記録に対して動作して、同じメモリロケーションへの挿入を同時に試みることができるという可能性がある。これはレース状態と呼ばれてよく、次のように発生する可能性がある。最初に、第１のプロセッサが、第１の記録は一致を有しないと判定する。次に、第２のプロセッサが、第２の記録は一致を有しないと判定する。第１の記録及び第２の記録は一致してもしなくてもよいが、いずれもデータベースに首尾よく挿入されなかったことに留意されたい。続いて、第１のプロセッサは、第１の記録をデータベースに挿入する。最後に、すでに一致する記録がないと判定した第２のプロセッサが、第２の記録をデータベースに挿入する。レース状態によって同一の記録がデータベースに挿入されないことを保証するために、各プロセッサ１５０は、ロックなどの機構を介して挿入メモリロケーションへの排他的アクセス権を取得することができる。当技術分野ではいくつかの異なるロッキング機構が知られている。メモリロックを設定及び解除することは、それら自体、ネットワーク１３０を介してのデータ伝送を必要とする可能性がある。したがって、メモリブロックは、ロックされ、アンロックされ、比較的低速のネットワーク１３０を介して前後に伝送されるので、かなりの量の処理時間が浪費される可能性がある。
[0008]マルチプロセッサシステム１１０は、効率及び費用効果を改善するためにいくつかの技法を組み込むことができる。例えば、共用メモリ１４０は、階層的に構成されてもよい。階層型メモリ構成は、システム１１０が様々な性能及び費用特性を有するメモリ媒体の混合を利用することができるようにすることができる。したがって、システム１１０は、高優先順位のタスクのための少量のより高速の高価なメモリと他のタスクのための大量のより低速の安価なメモリとを同時に利用することができる。したがって、共用メモリ１４０は、複数の場所に分散されていてもよいいくつかの様々な記憶媒体と共に物理的に実装されてもよい。例えば、プロセッサ１５０は、めったに使用されないデータをストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ、図示せず）において比較的安価で低速のディスクドライブ上に記憶することができる。同時に、共用メモリ１４０はまた、ノード１２０に部分的に分散されていてもよい。キャッシュ１６０は、共用メモリ１４０にデータのローカルコピー（キャッシュ）を入れてもよい。プロセッサ１５０は、データを比較的高速で高価なダイナミックランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ、図示せず）にローカルにキャッシュすることができる。ＤＲＡＭは、処理モジュール上で他のプロセッサと共用されてもよい。通常、プロセッサ１５０は、より多くのデータを必要とする場合は、最初に、通常待ち時間が比較的短いローカルキャッシュ１６０の中を見る。例えば、ＤＲＡＭの待ち時間は、通常ナノ秒で測定される。見いだそうとするデータがローカルキャッシュにない場合は、メモリマネージャは、ネットワーク１３０を介してＳＡＮからデータを取り出さなければならない可能性がある。ＳＡＮは、遠く離れたところにある可能性があるので、メモリマネージャは、イーサネット（登録商標）などの比較的低速の相互接続を介してデータを要求しなければならない可能性がある。ＳＡＮ要求は、通常ミリ秒で測定する、ずっと長い待ち時間を有する。より低速の記憶媒体の追加の待ち時間と組み合わされた相互接続の相対速度は、データがローカルキャッシュで見つけられない（「キャッシュミス」の）場合は、かなりの性能低下を引き起こすことになることが多い。したがって、ほとんどのシステムは、頻繁にアクセスされる情報をローカルキャッシュに保持しようと試みる。
[0009]プロセスがシステム１１０などのマルチプロセッサコンピュータシステム上で動作する場合は、プロセスは通常次の利用可能なノード１２０上で動作するようにスケジュールされる。しかし、次の利用可能なノード１２０は、プロセスが最後に実行された同じノードでなくてもよい。前述のような階層型メモリモデルの下では、プロセスが最近アクセスしたデータは、プロセスが最後に実行されたノード上のキャッシュにある可能性がある。この傾向は、キャッシュの持続性と呼ばれてもよい。マルチプロセッサ環境においてキャッシュの持続性を利用するために、プロセスは、１つ又は複数のプロセッサへのアフィニティを割り当てられてもよい。そのようなアフィニティを与えられたプロセスは、いくつかのプロセッサ上で動作するように優先的にスケジュールされる。したがって、アフィニティ化されたプロセスは、そのローカルキャッシュに重要なプロセス情報をすでに有するプロセッサ上で動作する可能性がより大きい。しかし、アフィニティは、とりわけアプリケーションがスレッド間の高いデータ依存関係を有する場合は、キャッシュミスの問題を除去しない。キャッシュミスは、共用メモリ１４０がノード１２０に部分的に分散されているシステムに存続する可能性がある。そのようなシステムの一例は、ノード１２０に分散されている共用メモリ１４０間の整合性を維持するキャッシュコヒーレントシステムと呼ばれる。キャッシュコヒーレントシステムでは、例えば、アフィニティ化されたプロセッサは、着信データを別のノード１２０上で前に処理されたデータと比較するようにプログラムされてもよい。アフィニティ化されたプロセスはまた、そのデータを修正するようにプログラムされてもよい。メモリの整合性を維持するために、データは通常ノード１２０間で伝送される。したがって、たとえ処理されるべきデータの多くがローカルキャッシュ１６０に含まれている可能性があっても、ノード１２０間のデータ伝送は、高いデータ依存関係のために、それでもなおかなりのスループットのボトルネックを示す可能性がある。
[0010]通常、前述のようなＵＳＰＳメールシステムなどのシステムは、実用的な最速ハードウェアをすでに使用している。したがって、例えばより高速のネットワーク１３０に関してスループットのボトルネックを除去することは実行不可能である。同様に、ボトルネックはノード１２０間で発生するので、別のノードを追加することはスループットの所望の増大をもたらさない。同時に、着信データの伝送速度を低減することは、通常は実行可能な選択肢ではない。例えば、郵政公社が、コンピュータのボトルネックに対応するために、郵便又は関連報告を遅らせることは多分受け入れられない。そのようなシステムの中では、メモリのローカリティは、メモリの「電子距離」又は電子がメモリに到達するために電気経路を進まなければならない距離によって左右される。例えば、ローカルキャッシュ１６０にアクセスするプロセッサ１５０は、およそ数ミリメートルの「電子距離」を有してもよい。他方、別のノード１２０上にあるメモリに、又はＳＡＮを介してメモリにアクセスするプロセッサ１５０は、およそ数メートルの「電子距離」を有してもよい。したがって、システムアーキテクチャレベルでボトルネックを解決することが望ましい。この問題を解決しようと試みる場合、スループットの限界をリモートデータアクセスの必要に起因すると考えてきたものもある。しかし、本明細書に記載のシステム及び方法は、このリモートデータアクセスのボトルネックに予期しないやり方で対処することができる。
[0011]開発のシステム、方法、及びデバイスは、それぞれいくつかの態様を有し、それらのうちの単一の態様は、その望ましい属性に単独で責任を負うことはない。次に、本開示の範囲を限定することなく、本開示のより顕著な特徴が簡単に説明される。この説明を考慮した後には、とりわけ「発明を実施するための形態」という表題の節を読んだ後には、本開示の特徴が他の方法及び／又はデバイスより優れた利点をどのように提供するかが理解されるであろう。
[0012]一態様によれば、データベース内の記録を処理する方法が提供される。記録は、複数のプロセッサセットにグループ化された複数のプロセッサ上で処理される。本方法は、各記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるステップと、各記録セットを１つのプロセッサセットに関連付けるステップと、関連付けられた記録セットに基づいて記録をプロセッサセットにルーティングするステップと、プロセッサセットで記録を処理するステップとを含む。
[0013]他の態様によれば、装置が提供される。本装置は、複数のプロセッサセットにグループ化された複数のプロセッサを備える。プロセッサセットは、データベース内の記録を処理するように構成される。本装置は、各記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付け、各記録セットを１つのプロセッサセットに関連付け、関連付けられた記録セットに基づいて記録をプロセッサセットにルーティングし、記録を処理するように構成される。
[0014]他の態様によれば、コンピュータ可読非一時的記憶媒体が提供される。本コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、コンピュータにデータベース内の各記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けさせ、各記録セットを１つのプロセッサセットに関連付けさせ、関連付けられた記録セットに基づいて記録をプロセッサセットにルーティングさせ、記録を処理させることができるコードを備える。
[0015]他の態様によれば、マルチプロセッサ環境において記録をデータベースに挿入する方法が提供される。本方法は、ルーティングノードにおいて記録を受信するステップを含む。本方法は、ルーティングノードにおいて、記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるステップをさらに含む。本方法は、関連付けられた記録セットに基づいて記録を複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットにルーティングするステップをさらに含む。本方法は、プロセッサセットにおいて、一致する記録がないかデータベースの一部分を探索するステップをさらに含む。データベースの一部分は、プロセッサセットに関連付けられる。本方法は、記録がデータベースの一部分で見つけられない場合は、記録をデータベースの一部分に挿入するステップをさらに含む。
[0016]他の態様によれば、装置が提供される。本装置は、ルーティングノード及び複数のプロセッサセットにグループ化された複数のプロセッサを備える。プロセッサセットは、データベース内の記録を処理するように構成される。本装置は、ルーティングノードにおいて、記録を受信するように構成される。本装置は、ルーティングノードにおいて、記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるようにさらに構成される。本装置は、関連付けられた記録セットに基づいて記録を複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットにルーティングするようにさらに構成される。本装置は、プロセッサセットにおいて、一致する記録がないかデータベースの一部分を探索するようにさらに構成され、データベースの一部分はプロセッサセットに関連付けられる。本装置は、プロセッサセットにおいて、記録がデータベースの一部分で見つけられない場合は、記録をデータベースの一部分に挿入するようにさらに構成される。
[0017]他の態様によれば、コンピュータ可読非一時的記憶媒体が提供される。本コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、コンピュータに、ルーティングノードにおいて、記録を受信させることができるコードを備える。コードはさらに、ルーティングノードにおいて、コンピュータに記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けさせることができる。コードはさらに、コンピュータに関連付けられた記録セットに基づいて記録を複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットにルーティングさせることができる。コードはさらに、コンピュータに、プロセッサセットにおいて、一致する記録がないかデータベースの一部分を探索させることができ、データベースの一部分はプロセッサセットに関連付けられる。コードはさらに、コンピュータに、プロセッサセットにおいて、記録がデータベースの一部分で見つけられない場合は、記録をデータベースの一部分に挿入させることができる。
[0018]一態様によれば、データベース内の記録を処理するためのシステムが提供される。記録は、複数のプロセッサセットにグループ化された複数のプロセッサ上で処理される。本システムは、各記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるための手段と、各記録を１つのプロセッサセットに関連付けるための手段と、関連付けられた記録セットに基づいて記録をプロセッサセットにルーティングするための手段と、記録をプロセッサセットで処理するための手段とを備える。
マルチプロセッサコンピュータシステムのブロック図である。 一実施形態によるデータを処理するように構成されたマルチプロセッサコンピュータシステムのブロック図である。 他の実施形態によるデータを処理するための方法の流れ図である。 他の実施形態による記録をデータベースに挿入するための方法の流れ図である。 他の実施形態によるデータ処理スループットを示すグラフである。
[0024]図１を参照すると、一実施形態では、本開示の特徴が実装されるマルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、Ｏｒａｃｌｅ（登録商標）ＴｉｍｅｓＴｅｎ（５００
Ｏｒａｃｌｅ Ｐａｒｋｗａｙ，Ｒｅｄｗｏｏｄ Ｓｈｏｒｅｓ，ＣＡ９４０６５）インメモリデータベースを実行するＳＧＩ（登録商標）Ａｌｔｉｘ（登録商標）４７００（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｉｎｃ．，４６６００ Ｌａｎｄｉｎｇ Ｐａｒｋｗａｙ，Ｆｒｅｍｏｎｔ，ＣＡ９４５３８）モジュラブレードプラットフォームを含む。他の実施形態では、本開示の特徴が実装されるマルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、ＳＧＩ（登録商標）Ｕｌｔｒａ Ｖｉｏｌｅｔ（登録商標）（Ｓｉｌｉｃｏｎ Ｇｒａｐｈｉｃｓ，Ｉｎｃ．，４６６００ Ｌａｎｄｉｎｇ Ｐａｒｋｗａｙ，Ｆｒｅｍｏｎｔ，ＣＡ９４５３８）を含む。プラットフォームは、ノード１２０をいくつ含んでもよい。各ノード１２０は、プロセッサ１５０をいくつ含んでもよい。一実施形態によれば、ノード１２０ごとに約１個から約３２個までの間のプロセッサ１５０がある。他の実施形態では、ノード１２０ごとに約４個から約８個までの間のプロセッサ１５０があり、より特定的にはノード１２０ごとに約４個のプロセッサ１５０がある。本明細書では特定のデータベース、アプリケーション、及びハードウェアに関連して様々な実施形態が説明されるが、本開示は様々な構成に適用可能であることを当業者は理解するであろう。
[0025]マルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、記録を読み出し、それらの記録を行及び列を有するテーブルに構成されたデータベースに挿入するように構成されてもよい。一実施形態では、マルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、着信記録を読み出し、データベースにおいて記録を探索し、記録がデータベースで見つけられない場合は記録をデータベースに挿入することにより行挿入を実行するように構成される。他の実施形態では、マルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、エイジング期間より古い記録がないかデータベースを探索し、それらの記録を除去するようにさらに構成される。様々な実施形態では、エイジング期間は、約５日から約１４日までの間、より特定的には約５日から７日までの間、さらにより特定的には約５日である。代替実施形態では、マルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、データベース内の記録数に対する制限を維持するために古い記録を除去するように構成される。他の実施形態では、マルチプロセッサコンピュータシステム１１０は、データベースのサイズに対する制限を維持するために古い記録を除去するように構成される。例えば、インメモリデータベース（ＩＭＤＢ）は、１８０日から６年までの間の分の記録を表す７．５ＴＢの記録を含んでもよい。
[0026]図２を参照すると、記録処理システム２００が示されている。記録処理システム２００は、例えば図１に関して上記で説明された行挿入プロセスなどのプログラムを実行する場合に必要とされる待ち時間の長いネットワーク動作の数を低減するように構成されてもよい。記録処理システム２００は、例えば図１に示されているマルチプロセッサコンピューティングシステム１１０などのマルチプロセッサコンピューティングシステムと共に実装されてもよい。
[0027]記録処理システム２００では、着信データ２１０は、そのプロセッサアフィニティを判定するためにアフィニティプロセス２２０によって解析される。アフィニティプロセス２２０は、着信データ２１０をＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てるのに役立つ。ＣＰＵアフィニティ層２３０は、図１に関して上記で説明されたようなノード１２０又はプロセッサ１５０に対応してもよい。アフィニティプロセス２２０は、例えば記録数などのデータのプロパティに基づいて、着信データ２１０をＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てることができる。一実施形態では、着信データ２１０は記録数を含み、アフィニティプロセス２２０は、記録数に対してモジュロＮ（Ｎはシステム内のＣＰＵアフィニティ層２３０の数）をとることにより、着信データ２１０をＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てる。他の実施形態では、アフィニティプロセス２２０は、例えば安全なハッシュアルゴリズム（ＳＨＡ）を使用することによりデータのハッシュに基づいて着信データ２１０を割り当てる。データベースキャッシュ２４０は、各ＣＰＵアフィニティ層２３０に関連付けられる。
[0028]アフィニティプロセス２２０が着信データ２１０をＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てる基準は、ＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てられた着信データ２１０の処理が同じＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てられた他のデータにしか依存しないように選ばれてもよい。言い換えれば、所与のＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てられた着信データ２１０は、ローカルに依存していると言われてもよい。したがって、着信データ２１０を処理するＣＰＵアフィニティ層２３０は、ローカルキャッシュにおいて必要とされる他のデータを見つける可能性がより大きい。例えば、一実施形態では、アプリケーションは、前述の行挿入プロセスでもよい。その実施形態では、データベースは、Ｎ個の部分に分割されてもよく、ここで、ＮはＣＰＵアフィニティ層２３０の数である。各データベース部分は、ＣＰＵアフィニティ層２３０に関連付けられる。したがって、データベースキャッシュ２４０は、対応するＣＰＵアフィニティ層２３０に関連付けられたデータベース部分からの記録しか含む必要がない。一実施形態では、データベースキャッシュ２４０は、関連付けられたデータベース部分を完全にキャッシュするのに十分大きい。したがって、データベースキャッシュ２４０が少なくとも関連付けられたデータベース部分と同じほど大きい実施形態では、ＣＰＵアフィニティ層２３０は、全ての必要なデータへの比較的短い待ち時間アクセスを有することができる。
[0029]さらに、待ち時間は、アフィニティ化プロセス中にアフィニティ層２３０におけるＣＰＵとデータベースキャッシュ２４０との間の「電子距離」を考慮することにより低減されることが可能である。例えば、ＣＰＵから（同じノード上の）「ローカル」メモリＤＩＭＭへのホップは、ＳＧＩ Ａｌｔｉｘ４７００では、通常、１０ｎｓかかる。同じラックユニットにおけるブレード間のホップは、通常、２２ｎｓかかり、異なるラックにおけるブレード間のホップは、通常、３３ｎｓから２５６ｎｓまでの間かかる。ＮＵＭＡから追加のラックまでのホップは、通常、２５６ｎｓを超え、メモリが増えるにつれて幾何級数的に増える可能性がある。アフィニティプロセス２２０は、着信データ２１０がそれを処理するＣＰＵまでの短い「電子距離」を有するメモリロケーションにある可能性を増大させるためにこの「電子距離」を考慮に入れることができる。
[0030]着信データ２１０記録は、前述のように決定論的なやり方でデータベースに割り当てられてもよい。ＣＰＵアフィニティ層２３０は、ローカルデータベースキャッシュ２４０に記憶されているデータベース部分を探索する必要があるだけなので、ネットワークを介してリモートメモリにアクセスする必要がない。したがって、この実施例では、着信データ２１０記録は、データベース探索のためにアクセスされる任意の２つの記録が同じＣＰＵアフィニティ層２３０に割り当てられる点で、ローカルに従属的であるだけである。たとえＣＰＵアフィニティ層２３０がメモリロッキングを実行する必要があるとしても、ローカルメモリのロッキングは、ネットワーク伝送の必要がないので、リモートメモリのロッキングよりずっと速い可能性がある。記録処理システム２００を構成することができるやり方が図３に示されている。
[0031]図３は、一実施形態による、例えば図２に関して上記で説明された着信データ２１０などの着信データを処理する方法３００を示す。方法３００は、例えば、図１に関して上記で論じられたように、マルチプロセッサコンピュータシステム１１０上で実施されてもよい。最初に、ブロック３１０に関して、システム内のプロセッサがＮ個のプロセッサセットにグループ化される。したがって、各プロセッサセットは１つ又は複数のプロセッサを含む。各プロセッサセットは、例えば、図１に関して上記で説明されたノード１２０などのノードに対応してもよい。一実施形態では、各プロセッサセットは、図２に関して上記で説明されたＣＰＵアフィニティ層２３０に対応する。
[0032]続いてブロック３２０に進むと、データベースがＮ個の部分に分割される。各部分はサブデータベースでもよい。一実施形態によれば、各部分は単一のデータベース内のテーブルである。他の実施形態では、各サブデータベースは、せいぜい処理中にローカルに従属的であるデータを保持するように構成されてもよい。例えば、処理機能が列挿入である一実施形態では、偶数の記録数を有する全てのデータが単一のデータベースに割り当てられてもよい。一実施形態では、Ｎは約２から約１６までの間である。他の実施形態では、Ｎは約４から８までの間であり、より特定的には約６である。
[0033]ブロック３３０に移ると、Ｎ個のデータベースキャッシュが作成される。各データベースキャッシュは、１つのプロセッサセットに関連付けられる。一実施形態では、データベースキャッシュは、図２に関して上記で説明されたデータベースキャッシュ２４０に対応する。有利には、一実施形態では、データベースキャッシュは、全サブデータベースを記憶するのに十分に大きい。したがって、関連付けられたプロセッサセットは、キャッシュミスを経験するとしてもごくまれにしか経験しない。データベースキャッシュは、関連付けられているプロセッサセットにローカルなメモリにしか常駐しないように構成されてもよい。前述のように、ローカリティは、メモリとプロセッサとの間の「電子距離」に関して判定されることが可能である。したがって、データベースキャッシュは、アフィニティ化されたプロセッサへの短い「電子距離」を有する物理的メモリロケーションに割り当てられることが可能である。
[0034]同様に、ブロック３４０に関して、Ｎ個のロギングキャッシュが作成される。前述のデータベースキャッシュのように、各ロギングキャッシュは１つのプロセッサセットに関連付けられる。一実施形態では、プロセッサセット内の単一のプロセッサは、ロギングキャッシュへのデータベースロギングを実行するように割り当てられてもよい。その実施形態では、ロギングはローカルに行われるので、ロギングキャッシュミスを待っている間にローカルプロセスが止まる機会はより少ない。ロギングキャッシュは、関連付けられているプロセッサセットにローカルなメモリにしか常駐しないように構成されてもよい。前述のように、ローカリティは、メモリとプロセッサとの間の「電子距離」に関して判定されることが可能である。したがって、データベースキャッシュは、アフィニティ化されたプロセッサへの短い「電子距離」を有する物理的メモリロケーションに割り当てられることが可能である。
[0035]続いて、ブロック３５０に関して、プロセッサアフィニティがＭ個のサーバプロセスをＮ個のプロセッサセットに関連付けることにより作成される。様々な実施形態では、Ｍは、Ｎ、Ｎの倍数、又は何らかの他の関係に等しくてもよい。前述のように、そのようなアフィニティを与えられたプロセスは、いくつかのプロセッサ上で動作するように優先的にスケジュールされてもよい。一実施形態では、サーバプロセスは、着信データでのデータベース行挿入を実行するように構成される。サーバプロセスは、関連付けられたプロセッサセット上で動作するように優先的にスケジュールされるので、そのプロセスに関するデータ（プロセスコンテキストなど）が、プロセスが動作する時間の間に保存されるより大きな機会がある。一実施形態では、各サーバプロセスは、常に同じプロセッサセット上で動作する。したがって、プロセスは常に同じプロセッサセット上で動作するので、常に同じデータベースキャッシュ及び／又はロギングキャッシュを使用する。この構成はキャッシュミスの可能性をさらに低減することができる。
[0036]ブロック３６０に進むと、データがＮ個のデータセットに分割される。一実施形態では、データは、図２に関して上記で説明された着信データ２１０である。同様に、図２におけるアフィニティプロセス２２０に関して上記で論じられたように、データは、例えばデータに含まれている記録数のモジュロに基づいてセットに分割されてもよい。例えば、２つのプロセッサセットを有するマルチプロセッサコンピューティングシステムでは、偶数の記録数を含むデータは、第１のデータセットに割り当てられてもよく、奇数の記録数を含むデータは、第２のデータセットに割り当てられてもよい。各データセットは、１つのプロセッサセットに関連付けられる。前述のように、データは、ターゲットアプリケーションに関してデータセット間にほとんど又は全然従属関係がないデータセットに分割されてもよい。
[0037]次いで、ブロック３７０に関して、データは、関連付けられたプロセッサセットにルーティングされる。例えば、２つのプロセッサセットを有するマルチプロセッサコンピューティングシステムを含む一実施形態では、偶数の記録数を含むデータは、第１のプロセッサセットにルーティングされてもよく、奇数の記録数を含むデータは、第２のプロセッサセットにルーティングされてもよい。このようにして、データアフィニティが作成される。さらに、前述のサーバプロセス及びキャッシュアフィニティによって、各プロセッサセットはまた、少なくとも１つのサーバプロセス及びキャッシュに関連付けられる。したがって、サーバプロセスがデータベース行挿入を実行するように構成された諸実施形態では、サーバプロセスは、ローカルキャッシュからコンテキストを回復し、ローカルデータベースキャッシュだけを使用して関連サブデータベース上で行挿入を実行することができる可能性がある。したがって、キャッシュミスの可能性が低減され、データ処理スループットが向上する。
[0038]図４は、他の実施形態による記録をデータベースに挿入するための方法４００の流れ図である。例示されている流れ図は、図３に関して上記で論じられたように、Ｎ＝２で確立された処理環境を想定している。言い換えれば、利用可能なプロセッサは、２つのプロセッサセット、即ちプロセッサセット０及びプロセッサセット１に分割されている。同様に、記録データベースは、２つの部分、即ちデータベース部分０及びデータベース部分１に分割されている。さらに、２つのデータベースキャッシュ及び２つのロギングキャッシュがある。他の実施形態では、Ｎは、例えば、３、４、６、８、１６など、いかなる数でもよい。
[0039]ブロック４１０から開始すると、ルーティングユニットが記録を受信する。いくつかの実施形態では、記録は、郵便料金を認証するために使用される許可指示又は情報ベースの指示（ＩＢＩ）でもよい。ルーティングユニットは、ルーティング、要求に基づいて任意の利用可能なプロセッサ上で動作するようにスケジュールされたルーティングプロセス、又は任意の他の構成を処理するように割り当てられた単一のプロセッサでもよい。記録は、記録を２つ以上のセットに分離することができるようにする区別可能な特徴を有する。例示された実施形態では、記録は偶数又は奇数どちらかの数を含む。
[0040]続いてブロック４２０に進むと、記録は２つのデータセット、即ち偶数又は奇数のうちの１つに関連付けられる。記録数が偶数である場合は、偶数のデータセットに割り当てられ、記録数が奇数である場合は、奇数のデータセットに割り当てられる。上記で論じられたように、記録を記録セットに割り当てるには多くのやり方があることを当業者は理解するであろう。本明細書に記載され図３に例示されている偶数のデータセット及び奇数のデータセットは、簡単にするために選ばれた例である。各データセットは１つのプロセッサセットに関連付けられる。具体的には、偶数のデータセットはプロセッサセット０に関連付けられ、奇数のデータセットはプロセッサセット１に関連付けられる。
[0041]ブロック４３０及び４３５に移ると、記録はそのデータセットに関連付けられたプロセッサセットにルーティングユニットによってルーティングされる。具体的には、記録が偶数である場合は、記録はブロック４３０においてプロセッサセット０にルーティングされる。代替として、記録が奇数である場合は、記録はブロック４３５においてプロセッサセット１にルーティングされる。記録は、そのプロセッサセットの１つ又は複数のプロセッサにアフィニティ化されたプロセススレッドに記録を送信することにより、プロセッサセットにルーティングされてもよい。したがって、プロセスはプロセッサセット内の任意のプロセッサ上でスケジュールされてもよいが、記録は特定の関連付けられたプロセッサセットによって処理されるように保証されることが可能である。
[0042]続いて、ブロック４４０及び４４５において、記録を処理するように割り当てられた、関連付けられたプロセッサセットは、一致する記録がないか関連付けられたデータベース部分を探索する。具体的には、記録が偶数である場合は、プロセッサセット０上で動作しているプロセスは、ブロック４４０において、一致する記録がないかデータベース部分０を探索する。代替として、記録が奇数である場合は、プロセッサセット１上で動作しているプロセスは、ブロック４４５において、一致する記録がないかデータベース部分１を探索する。一実施形態では、一致する記録がないかデータベース部分を探索するステップは、データベース部分内の各行を読み出すサブステップと、その行内の記録数を着信記録と比較するサブステップとを含んでもよい。他の実施形態では、一致する記録がないかデータベース部分を探索することは、例えば二分探索などの他の知られている探索方式を含んでもよい。各記録は関連データベース部分への挿入のために関連プロセッサセットにルーティングされる記録セットに関連付けられるので、探索アルゴリズムは、データベース部分０には偶数の記録しか存在せず、データベース部分１には奇数の記録しか存在しないと仮定することができる。したがって、プロセッサセット０上で動作している探索アルゴリズムは、データベース部分０を探索するだけでよく、データベース部分１にアクセスする必要がない（逆も同様）。したがって、本明細書に記載の方法は、プロセッサセットがローカルメモリだけにアクセスすることにより、全てのプロセッサセットにわたって配置されている全てのデータベース部分を効率よく探索することができるようにする。
[0043]次に、ブロック４５０及び４５５において、記録が関連データベース部分にすでに存在するかどうかに応じて適切な動作が取られる。記録が存在する場合は、記録はブロック４６０において廃棄される。いくつかの実施形態では、記録はさらなる検討のためにフラグを立てられてもよい。例えば、記録が、一意であると予期される郵便料金認可を表す実施形態では、プロセスは、送信元コンピュータに未納郵便料金を示すネットワークメッセージを送信することができる。しかし、記録が関連データベース部分で見つけられない場合は、記録はブロック４７０及び４７５において関連データベースに挿入される。具体的には、記録が偶数である場合は、記録は、ブロック４７０においてデータベース部分０に挿入される。代替として、記録が奇数である場合は、記録は、ブロック４７５においてデータベース部分１に挿入される。多くのデータベースは行及び列に構成されているので、関連データベース部分への記録の挿入は、行挿入と呼ばれてもよい。行挿入は、全てローカルデータベースキャッシュ上で実行されることが可能なので、本明細書に記載の方法によって比較的迅速に実行されることが可能である。ローカルデータベースキャッシュがプロセッサセットに関連付けられた全データベース部分を保持するのに十分に大きい場合は、行挿入は、リモートロッキング、ネットワークトラフィックなどの必要なしに、実行されることが可能である。
[0044]図５は、前述のシステム及び方法の一実施形態を使用して達成されるデータベース行挿入スループットを示すグラフである。行挿入は、６個のデータベースキャッシュを有する６個のプロセッサセットを使用して実行された。プロセッサセットは、「ＴＲＰ１〜６」と表示される。各プロセッサセットは、４個のプロセッサを含んだ。各プロセッサセットはまた、３個のデータベース挿入スレッドに関連付けられ、各データベース挿入スレッドは、図４に関して上記で説明されたものと同様のプロセスを実行した。言い換えれば、各プロセッサセット内の４個のプロセッサのうちの３個は、本明細書に記載の行挿入方法の一実施形態を実行するソフトウェアを実行した。各プロセッサセット内の１つのプロセッサがデータベースロギングスレッドを実行した。
[0045]図５に示されているように、６個の線は、各プロセッサセットＴＲＰ１〜６によって１秒毎に実行された行挿入の数を表す。「合計」と表示された追加の線は、６個のプロセッサセットＴＲＰ１〜６全てにわたる１秒毎の累積行挿入を表す。グラフに示されているように、プロセッサセットは、１秒毎の行挿入の数の低下を引き起こした比較的少数のキャッシュミスに遭遇した。例えば、１５：０２：２７、１６：５２：３８、及び１７：０２：３９頃に、毎秒の合計行挿入に瞬間的降下がある。これらの瞬間的降下は、必要とされるデータがローカルノード上に存在しなかったので、プロセッサセットがネットワークトラフィックを待たなければならなかった時間、又は複数のローカル待ち時間を生じさせるノードにわたるホップを表す可能性がある。しかし、ほとんどの部分では、本明細書に記載の方法は、行挿入動作中にリモートデータにアクセスする必要を事実上なくしたので、各プロセッサセットのスループットはなだらかである。
[0046]上記のプロセス及び方法は、上記ではいくつかのステップを含むと記載され、特定の順序で記載されているが、これらのプロセス及び方法は、追加のステップを含んでもよく、又は記載されたステップのいくつかを省略してもよいことが理解されるべきである。さらに、プロセスのステップのそれぞれは、必ずしも記載されている順序で実行される必要はない。
[0047]上記の説明は、様々な実施形態に適用される本発明の新規特徴を示し、記述し、指摘してきたが、例示されたシステム又はプロセスの形態及び詳細における様々な省略、代替、並びに変更が本発明の趣旨から逸脱することなく当業者によって行われてもよいことが理解されるであろう。理解されるように、いくつかの特徴は他の特徴とは別に使用又は実行されてもよいので、本発明は、本明細書で説明された特徴及び利益の全てを提供するわけではない形態の範囲内で実施されてもよい。
[0048]本明細書で開示された諸実施形態に関連して説明された方法又はアルゴリズムのステップは、ハードウェア、プロセッサによって実行されるソフトウェアモジュール、又はこれら２つの組合せで直接実施されてもよい。ソフトウェアモジュールは、ＲＡＭメモリ、フラッシュメモリ、ＲＯＭメモリ、ＥＰＲＯＭメモリ、ＥＥＰＲＯＭメモリ、レジスタ、ハードディスク、取外し可能なディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、又は当技術分野で知られている任意の他の形態の記憶媒体に常駐してもよい。例示的記憶媒体は、プロセッサが記憶媒体から情報を読み出し、記憶媒体に情報を書き込むことができるようにプロセッサに結合される。代替実施形態では、記憶媒体は、プロセッサに組み込まれていてもよい。プロセッサ及び記憶媒体は、ＡＳＩＣに常駐してもよい。ＡＳＩＣは、ユーザ端末に常駐してもよい。代替実施形態では、プロセッサ及び記憶媒体は、ユーザ端末に個別部品として常駐してもよい。

Claims (16)

  1. 複数のプロセッサ上でデータベース内の記録を処理する方法であって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記方法は、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するステップと、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するステップと、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるステップであって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、ステップと、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするステップと、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するステップであって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、ステップと、
    前記複数のプロセッサセットの各プロセッサセットのためのロギングキャッシュ又は前記複数のプロセッサのための単一のロギングキャッシュを作成するステップと、
    各ロギングキャッシュと関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するステップと、
    データベーストランザクションをログするように、各プロセッサセット内の単一のプロセッサを割り当てるステップと、
    を備え、
    各プロセッサセットが複数のプロセッサを備える、
    方法。
  2. 複数のプロセッサ上でデータベース内の記録を処理する方法であって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記方法は、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するステップと、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するステップと、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるステップであって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、ステップと、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするステップと、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するステップであって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、ステップと、
    複数のサーバプロセスを作成するステップであって、各サーバプロセスが前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられる、当該ステップと、
    各サーバプロセスと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するステップと、
    各サーバプロセスを１つの記録セットに関連付けるステップと、
    を備え、
    各サーバプロセスが、前記関連付けられた記録セット内の記録を処理する、
    方法。
  3. 複数のプロセッサ上でデータベース内の記録を処理する方法であって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記方法は、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するステップと、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するステップと、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるステップであって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、ステップと、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするステップと、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するステップであって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、ステップと、
    前記データベースを複数のサブデータベースに分割するステップと、
    各サブデータベースを１つのプロセッサセットに関連付けるステップと、
    １つのプロセッサセットに関連付けられた各サブデータベースのためのデータベースキャッシュを作成するステップと、
    各データベースキャッシュと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するステップと、
    を備える方法。
  4. 前記各記録を関連付けるステップは、
    記録を、ネットワーク伝送を低減するために、関連付けられたプロセッサセットにローカルな記録セットに関連付けるサブステップ、
    を含む、請求項１に記載の方法。
  5. 各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化され、データベース内の記録を処理するように構成されている複数のプロセッサを備える装置であって、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別し、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成し、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付け、ここで、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられており、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングし、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行し、ここで前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含み、
    前記複数のプロセッサセットの各プロセッサセットのためのロギングキャッシュ又は前記複数のプロセッサのための単一のロギングキャッシュを作成し、
    各ロギングキャッシュと関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成し、
    データベーストランザクションをログするように、各プロセッサセット内の単一のプロセッサを割り当てる、
    ように構成され、
    各プロセッサセットが複数のプロセッサを備える、
    装置。
  6. 各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化され、データベース内の記録を処理するように構成されている複数のプロセッサを備える装置であって、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別し、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成し、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付け、ここで、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられており、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングし、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行し、ここで前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含み、
    各サーバプロセスが前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられる複数のサーバプロセスを作成し、
    各サーバプロセスと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成し、
    各サーバプロセスを記録セットに関連付ける、
    ように構成され、
    各サーバプロセスが前記関連付けられた記録セット内の記録を処理する、
    装置。
  7. 各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化され、データベース内の記録を処理するように構成されている複数のプロセッサを備える装置であって、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別し、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成し、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付け、ここで、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられており、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングし、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行し、ここで前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含み、
    前記データベースを複数のサブデータベースに分割し、
    各サブデータベースを１つのプロセッサセットに関連付け、
    １つのプロセッサセットに関連付けられた各サブデータベースのためのデータキャッシュを作成し、
    各データベースキャッシュと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成する、
    ように構成される装置。
  8. 前記装置は、
    記録を、ネットワーク伝送を低減するために、関連付けられたプロセッサセットにローカルな記録セットに関連付ける、
    ように、さらに構成される請求項５に記載の装置。
  9. コンピュータに、
    データベース内の各記録について、１よりも大きい複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別する手順、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成する手順、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付ける手順であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手順、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングさせる手順、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行させる手順であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手順、
    前記複数のプロセッサセットの各プロセッサセットのためのロギングキャッシュ又は前記複数のプロセッサのための単一のロギングキャッシュを作成させる手順、
    各ロギングキャッシュと関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成させる手順、および、
    データベーストランザクションをログするように各プロセッサセット内の単一のプロセッサを割り当てる手順、
    を実行させることができるコード、を備え、
    各プロセッサセットが複数のプロセッサを備える、
    コンピュータ可読非一時的記憶媒体。
  10. コンピュータに、
    データベース内の各記録について、１よりも大きい複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別する手順、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成する手順、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付ける手順であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手順、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングさせる手順、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行させる手順であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手順、
    各サーバプロセスが前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられる複数のサーバプロセスを作成させる手順、
    各サーバプロセスと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成させる手順、および、
    各サーバプロセスを１つの記録セットに関連付けさせる手順、
    を実行させるように構成されるコード、を備え、
    各サーバプロセスが、前記関連付けられた記録セット内の記録を処理する、
    コンピュータ可読非一時的記憶媒体。
  11. コンピュータに、
    データベース内の各記録について、１よりも大きい複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別する手順、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成する手順、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付ける手順であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手順、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングさせる手順、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行させる手順であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手順、
    前記データベースを複数のサブデータベースに分割させる手順、
    各サブデータベースを１つのプロセッサセットに関連付けさせる手順、
    １つのプロセッサセットに関連付けられた各サブデータベースのためのデータベースキャッシュを作成させる手順、および、
    各データベースキャッシュと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成させる手順、
    を実行させるように構成されるコード、を備える、
    コンピュータ可読非一時的記憶媒体。
  12. 前記コンピュータ可読非一時的記憶媒体は、
    コンピュータに、
    記録を、ネットワーク伝送を低減するために、関連付けられたプロセッサセットにローカルな記録セットに関連付けさせる手順、
    を実行させるように構成されるコード、をさらに備える請求項９に記載のコンピュータ可読非一時的記憶媒体。
  13. 複数のプロセッサセット上でデータベース内の記録を処理するためのシステムであって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記システムは、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するための手段と、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するための手段と、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるための手段であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手段と、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするための手段と、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するための手段であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手段と、
    前記複数のプロセッサセットの各プロセッサセットのためのロギングキャッシュ又は前記複数のプロセッサのための単一のロギングキャッシュを作成するための手段と、
    各ロギングキャッシュと関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するための手段と、
    データベーストランザクションをログするように各プロセッサセット内の単一のプロセッサを割り当てるための手段と、
    を備え、
    各プロセッサセットが複数のプロセッサを備える、
    システム。
  14. 複数のプロセッサセット上でデータベース内の記録を処理するためのシステムであって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記システムは、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するための手段と、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するための手段と、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるための手段であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手段と、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするための手段と、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するための手段であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手段と、
    複数のサーバプロセスを作成するための手段であって、各サーバプロセスが前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられる、手段と、
    各サーバプロセスと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するための手段と、
    各サーバプロセスを１つの記録セットに関連付ける手段と、
    を備え、
    各サーバプロセスが、前記関連付けられた記録セット内の記録を処理する、
    システム。
  15. 複数のプロセッサセット上でデータベース内の記録を処理するためのシステムであって、前記複数のプロセッサは前記データベースに結合されており、各々が少なくとも１つのプロセッサを含む複数のプロセッサセットにグループ化されており、
    前記システムは、
    前記データベース内の各記録について、１よりも大きい前記複数のプロセッサセットの総数のすべての正の整数値について、前記複数のプロセッサのうちの少なくとも１つにより、
    前記記録に関連付けられた記録数を識別するための手段と、
    前記複数のプロセッサセットの前記総数による前記記録数の除算に基づく余りを生成するための手段と、
    前記余りに基づいて前記記録を複数の記録セットのうちの１つの記録セットに関連付けるための手段であって、前記記録は前記余りに等しい識別子を有する前記記録セットに関連付けられており、前記複数の記録セットの各々が前記複数のプロセッサセットのうちの１つのプロセッサセットに関連付けられている、手段と、
    前記記録を、前記関連付けられた記録セットに基づいて、各記録がそれに関連付けられたプロセッサセットに関してローカルに常駐するように、それぞれのプロセッサセットにルーティングするための手段と、
    前記記録に対する１つ以上のデータベース動作を前記複数の関連付けられたプロセッサセットとともにローカルに実行するための手段であって、前記１つ以上のデータベース動作は、前記記録数を使用する探索処理を含む、手段と、
    前記データベースを複数のサブデータベースに分割するための手段と、
    各サブデータベースを１つのプロセッサセットに関連付けるための手段と、
    １つのプロセッサセットに関連付けられた各サブデータベースのためのデータベースキャッシュを作成するための手段と、
    各データベースキャッシュと前記関連付けられたプロセッサセットとの間のアフィニティを作成するための手段と、
    を備えるシステム。
  16. 前記記録を関連付けるための手段が、
    記録を、ネットワーク伝送を低減するために、関連付けられたプロセッサセットにローカルな記録セットに関連付けるための手段、を含む、請求項１３に記載のシステム。
JP2018132634A 2010-05-17 2018-07-12 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法 Active JP6759285B2 (ja)

Applications Claiming Priority (4)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US39570410P 2010-05-17 2010-05-17
US61/395,704 2010-05-17
US13/083,396 US8935248B2 (en) 2010-05-17 2011-04-08 Localized data affinity system and hybrid method
US13/083,396 2011-04-08

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2016153868A Division JP6746425B2 (ja) 2010-05-17 2016-08-04 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020056163A Division JP7013510B2 (ja) 2010-05-17 2020-03-26 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2018163701A JP2018163701A (ja) 2018-10-18
JP6759285B2 true JP6759285B2 (ja) 2020-09-23

Family

ID=44912655

Family Applications (4)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013511265A Pending JP2013526749A (ja) 2010-05-17 2011-05-16 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法
JP2016153868A Active JP6746425B2 (ja) 2010-05-17 2016-08-04 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法
JP2018132634A Active JP6759285B2 (ja) 2010-05-17 2018-07-12 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法
JP2020056163A Active JP7013510B2 (ja) 2010-05-17 2020-03-26 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法

Family Applications Before (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2013511265A Pending JP2013526749A (ja) 2010-05-17 2011-05-16 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法
JP2016153868A Active JP6746425B2 (ja) 2010-05-17 2016-08-04 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2020056163A Active JP7013510B2 (ja) 2010-05-17 2020-03-26 ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法

Country Status (7)

Country Link
US (4) US8935248B2 (ja)
EP (1) EP2572250A4 (ja)
JP (4) JP2013526749A (ja)
CN (1) CN103038718B (ja)
AU (4) AU2011256365B2 (ja)
CA (3) CA2799787C (ja)
WO (1) WO2011146409A1 (ja)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9558119B2 (en) * 2010-06-23 2017-01-31 International Business Machines Corporation Main memory operations in a symmetric multiprocessing computer
US20150139250A1 (en) * 2013-11-18 2015-05-21 Pica8, Inc. Synchronized network statistics collection
US9338493B2 (en) 2014-06-30 2016-05-10 Apple Inc. Intelligent automated assistant for TV user interactions
US11275721B2 (en) * 2015-07-17 2022-03-15 Sap Se Adaptive table placement in NUMA architectures
US20170235769A1 (en) 2016-02-12 2017-08-17 Nutanix, Inc. Entity database schemas
CN107291529B (zh) * 2016-03-30 2020-09-11 华为技术有限公司 一种数据处理方法及装置
US11380376B2 (en) * 2020-08-26 2022-07-05 Micron Technology, Inc. Apparatuses and methods to perform low latency access of a memory

Family Cites Families (27)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0522488B1 (en) * 1991-07-10 2002-02-20 Hitachi, Ltd. Method of sorting on distributed database system and method of accessing thereto
US5555404A (en) 1992-03-17 1996-09-10 Telenor As Continuously available database server having multiple groups of nodes with minimum intersecting sets of database fragment replicas
JP3182224B2 (ja) * 1992-09-03 2001-07-03 三洋電機株式会社 自動設計システム
JP2583010B2 (ja) * 1993-01-07 1997-02-19 インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレイション 多層インデックス構造におけるローカルインデックステーブル及び大域インデックステーブルの間の一貫性を維持する方法
JP3367140B2 (ja) * 1993-04-28 2003-01-14 株式会社日立製作所 データベース管理方法
US5721909A (en) * 1994-03-30 1998-02-24 Siemens Stromberg-Carlson Distributed database architecture and distributed database management system for open network evolution
US6424992B2 (en) 1996-12-23 2002-07-23 International Business Machines Corporation Affinity-based router and routing method
US7024450B1 (en) 1997-10-06 2006-04-04 Mci, Inc. Method and apparatus for deploying service modules among service nodes distributed in an intelligent network
US6243788B1 (en) * 1998-06-17 2001-06-05 International Business Machines Corporation Cache architecture to enable accurate cache sensitivity
US6658522B1 (en) * 2000-06-16 2003-12-02 Emc Corporation Method to reduce overhead associated with system I/O in a multiprocessor computer system
US7296150B2 (en) * 2000-10-23 2007-11-13 Business-To-Investor, Inc. Database management systems and methods of operating the same
JP4183400B2 (ja) * 2001-06-27 2008-11-19 株式会社日立製作所 データベースシステムとデータベース管理方法およびプログラム
JP4072418B2 (ja) * 2002-10-29 2008-04-09 キヤノン株式会社 情報入力システム、移動端末、移動端末における情報入力方法、情報サーバ、情報サーバが移動端末の入力操作を支援する方法、コンピュータプログラム
US20040181524A1 (en) * 2003-01-16 2004-09-16 Jardin Cary A. System and method for distributed processing in a node environment
US7895191B2 (en) * 2003-04-09 2011-02-22 International Business Machines Corporation Improving performance of database queries
MXPA06009355A (es) * 2004-02-21 2007-03-01 Datallegro Inc Base de datos paralela ultra - nada compartida.
JP4581500B2 (ja) * 2004-06-17 2010-11-17 株式会社日立製作所 ディザスタリカバリシステム、プログラム及びデータベースのリカバリ方法
US7866548B2 (en) 2004-12-01 2011-01-11 Metavante Corporation Account control method and system that allows only eligible and authorized items to be purchased using the account
US7551617B2 (en) * 2005-02-08 2009-06-23 Cisco Technology, Inc. Multi-threaded packet processing architecture with global packet memory, packet recirculation, and coprocessor
JP2008533564A (ja) * 2005-02-24 2008-08-21 ゼラウンド システムズ リミテッド データ管理のための方法および装置
US7661146B2 (en) * 2005-07-01 2010-02-09 Privamed, Inc. Method and system for providing a secure multi-user portable database
US7809769B2 (en) * 2006-05-18 2010-10-05 Google Inc. Database partitioning by virtual partitions
US20080071755A1 (en) 2006-08-31 2008-03-20 Barsness Eric L Re-allocation of resources for query execution in partitions
US7779045B2 (en) * 2007-09-27 2010-08-17 Microsoft Corporation Lazy updates to indexes in a database
US20090132469A1 (en) * 2007-11-16 2009-05-21 Urban Mapping, Inc. Geocoding based on neighborhoods and other uniquely defined informal spaces or geographical regions
US8229945B2 (en) 2008-03-20 2012-07-24 Schooner Information Technology, Inc. Scalable database management software on a cluster of nodes using a shared-distributed flash memory
US8131872B2 (en) 2008-05-30 2012-03-06 International Business Machines Corporation Affinity-based transaction processing

Also Published As

Publication number Publication date
AU2015213359B2 (en) 2017-03-09
CA2799787C (en) 2022-01-04
US11113316B2 (en) 2021-09-07
CN103038718B (zh) 2016-06-22
US20200110763A1 (en) 2020-04-09
AU2011256365B2 (en) 2015-05-14
WO2011146409A1 (en) 2011-11-24
CN103038718A (zh) 2013-04-10
JP2020115367A (ja) 2020-07-30
CA3040363A1 (en) 2011-11-24
US9613129B2 (en) 2017-04-04
JP6746425B2 (ja) 2020-08-26
AU2017203845B2 (en) 2019-07-11
CA3040363C (en) 2020-12-15
US10509807B2 (en) 2019-12-17
CA2799787A1 (en) 2011-11-24
AU2015213359A1 (en) 2015-09-03
AU2011256365A1 (en) 2012-12-20
US20150088893A1 (en) 2015-03-26
JP2016212910A (ja) 2016-12-15
AU2017203845A1 (en) 2017-06-22
JP7013510B2 (ja) 2022-01-31
EP2572250A1 (en) 2013-03-27
JP2018163701A (ja) 2018-10-18
JP2013526749A (ja) 2013-06-24
US20170206246A1 (en) 2017-07-20
EP2572250A4 (en) 2015-10-28
AU2019246894A1 (en) 2019-10-31
US8935248B2 (en) 2015-01-13
US20110282875A1 (en) 2011-11-17
CA3040364A1 (en) 2011-11-24

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP6759285B2 (ja) ローカライズされたデータアフィニティシステム及びハイブリッド法
US9454533B2 (en) Reducing metadata in a write-anywhere storage system
US20180150364A1 (en) Cached data replication for cache recovery
US20110099187A1 (en) Method and System for Locating Update Operations in a Virtual Machine Disk Image
US9229869B1 (en) Multi-lock caches
US20140181042A1 (en) Information processor, distributed database system, and backup method
Elmeleegy et al. Spongefiles: Mitigating data skew in mapreduce using distributed memory
US20060117074A1 (en) Method and apparatus for database cluster recovery
KR101268437B1 (ko) 다중 독립 프로세스에 의해 캐쉬 메모리의 일치성을유지하는 방법 및 시스템
Li et al. Multi-copy cuckoo hashing
US10606795B2 (en) Methods for managing a buffer cache and devices thereof
US11474938B2 (en) Data storage system with multiple-size object allocator for disk cache
US11487731B2 (en) Read iterator for pre-fetching nodes of a B-tree into memory
Kalidhindi et al. Angela: A sparse, distributed, and highly concurrent merkle tree
Mokhtari et al. The SEPO Model of Computation to Enable Larger-Than-Memory Hash Tables for GPU-Accelerated Big Data Analytics
PGA et al. The Memory Structures
US20080243522A1 (en) Apparatus, system, and method for parallelizing access to shared assests

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20180808

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20190402

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20190628

RD04 Notification of resignation of power of attorney

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7424

Effective date: 20190918

A02 Decision of refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02

Effective date: 20191203

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200326

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20200512

A911 Transfer to examiner for re-examination before appeal (zenchi)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A911

Effective date: 20200612

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20200804

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20200902

R150 Certificate of patent or registration of utility model

Ref document number: 6759285

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250