Обсуждаются вопросы организации консервативных СУБД на сравнительно недорогих кластерных платформах с применением средств MySQL1 и GPU-акселераторов на исполнительном уровне. Актуальность принятой ориентации на работу с базами данных больших объемов определяется современными тенденциями интеллектуальной обработки больших информационных массивов. Повышение объема баз данных требует их хеширования по узлам кластера. Это обуславливает необходимость использования регулярного плана обработки запросов. Применение однородных кластерных технологий (СУБД Clusterix, оптимальная конфигурация «совмещенная симметрия») требует дополнительно динамической сегментации промежуточных и временных отношений. Для управления базами данных больших объемов предложены гибридные технологии (проекты Clusterix-N и Clusterix-G), что позволяет исключить динамическую сегментацию и значительно повысить эффективность по критерию производительность/стоимость. В них данные располагаются в оперативной памяти ОП узлов. Отличительной особенностью СУБД Clusterix-G с GPU-акселераторами является работа со сжатыми базами данных, что позволяет увеличить их объем при ограниченных объемах ОП. Предложенные технологии более эффективны в сравнении с Clusterix, а по производительности Clusterix-G должна в разы превышать Clusterix-N для интерконнекта среднего быстродействия.
консервативные субд, большие данные, доступные кластерные платформы, регулярный план обработки, гибридные технологии, сжатие баз данных, применение графических ускорителей, сравнительные оценки эффективности и производительности