Completed Bachelor, Master, and Diploma Theses in 2016
Energy Efficiency in Main Memory Databases (Stefan Noll)
As the operating costs of today's data centres continue to increase and processor manufacturers are forced to meet thermal design power constraints when designing new hardware, the energy efficiency of a main memory database management system becomes more and more important. In this thesis, we experimentally study the impact of reducing the clock frequency of the processor and the impact of using fewer processor cores on the energy efficiency of common database algorithms such as scans, simple aggregations, simple hash joins and state-of-the-art join algorithms. We stress the fundamental trade-off between peak performance and energy efficiency, as opposed to the established race-to-idle strategy. Ultimately, we show that reducing unused computing power significantly improves the energy efficiency of memory-bound database algorithms.
Compiling Query Plans to Efficient GPU Programs (Henning Funke)
Parallel processing of database operators on GPUs offers dramatic speedups over CPU processing. Still the very high arithmetic throughput of the GPU cores makes data movement the limiting factor for throughput. Query compilation allows to increase the memory efficiency of processing but parallel data dependencies in several GPU specific operations prohibit a fully pipelined execution. In this work, we show ways to generate kernel code for efficiently pipelined query execution on GPUs.
Pattern Matching auf FPGAs (Heiko Schwedhelm)
Im Rahmen dieser Masterarbeit wird ein Parsergenerator für das Pattern Matching auf Field-Programmable Gate Arrays (kurz FPGAs) vorgestellt. Die Muster für das Pattern Matching in Datenströmen werden dazu über reguläre Ausdrücke definiert und durch den Parsergenerator als nichtdeterministische endliche Automaten auf Hardwarebausteine von FPGAs abgebildet. Mit der Einbettung von Aktionen können Datenströme auf dem FPGA durch einen generierten Parser gefiltert, komprimiert oder in einen anderen Datenstrom transformiert werden, sodass der entwickelte Parsergenerator vielseitig einsetzbar ist.
Leapfrog Triejoin–Implementierung und Validierung eines Join-Algorithmus (Alexander Horbach)
Das US-amerikanische Softwareunternehmen LogicBlox entwickelte für das hauseigene Datenbankmanagementsystem einen Join-Algorithmus und veröffentlichte 2012 ein wissenschaftliches Papier, in dem der Algorithmus vorgestellt und theoretisch analysiert wird.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde der Algorithmus umgesetzt und Messungen zur Validierung der theoretischen Analyse durchgeführt. Des Weiteren wurden Messdaten im Vergleich zu einem gängigen binären Join-Algorithmus erhoben und interpretiert. Im weiteren Verlauf wurde der Algorithms auf Optimierungsmöglichkeiten untersucht. Durch die gesammelten Erkenntnisse konnte der Algorithmus bewertet und eingeordnet werden.