Postgresql Veritabanı Üzerinde Paralel Denemeler

dc.contributor.advisor Dalfes, H. Nüzhet tr_TR
dc.contributor.author Çankur, Reydan tr_TR
dc.contributor.authorID 371530 tr_TR
dc.contributor.department Hesaplamalı Bilim Ve Mühendislik tr_TR
dc.contributor.department Computational Science and Engineering en_US
dc.date 2010 tr_TR
dc.date.accessioned 2016-10-25T14:15:08Z
dc.date.available 2016-10-25T14:15:08Z
dc.description Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Bilişim Ensititüsü, 2010 tr_TR
dc.description Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Informatics, 2010 en_US
dc.description.abstract Veritabanı yönetim sistemleri, veri yoğun uygulamalarda çözümler geliştirmek için kullanılır. Günümüzde hem akademide hem de endüstride kullanılan veritabanlarının boyutu ve sorguların karmaşıklığı artmaktadır. Boyutları artan veritabanları için performans bir sorun haline gelmektedir. Bu noktada paralel veritabanları hız sağlayarak veritabanlarının etkin kullanım için anahtar çözüm olmaktadır. Bu çalışmada amacımız paralel ilişkisel veritabanları ve ilgili performans sorunlarını değerlendirmektir. Hedefimizi gerçekleştirmek için, PostgreSQL veritabanının performans ölçümü ve sorgu iyileştirmesine yöneldik. Sorgu iyileştirmeleri için OpenMP dili kullanıldı. İlk olarak çeşitli yollarla varolan kaynak kodun performans ölçümleri alındı. Bunu yapmak için çeşitli görevler içeren bir sorgu seti veritabanı üzerinde çalıştırıldı. Daha sonra en çok zaman harcayan fonksiyonlar belirlenerek, OpenMP dili ile tekrar yazıldı. Sonuçlar bize bu yöntemle performansın arttırılabileceğini gösteriyor. tr_TR
dc.description.abstract Database management systems are increasingly used for developing solutions in data-intensive applications. Furthermore, as databases are growing in size and queries increasing in complexity, performance is becoming an issue. Parallel databases can provide speedup and scale up during query processing which is the key solution for handling complex and large databases effectively. In this study our aim is to assess the state of art in parallel relational databases and related performance issues. To achieve our goal, we have concentrated on PostgreSQL performance measurement and query optimization by using OpenMP. We first explore the performance issues of PostgreSQL by profiling the database with Gprof and OProfile. A query set, which consists of Select, Sort, Group, Inner Join Operations and Aggregate functions, is used to measure the performance on the stated profilers. In addition to that, pgbench, which is a PostgreSQL benchmarking tool, is used to evaluate the database performance on different CPU-core numbers, in terms of transaction per second (TPS) and CPU time. By obtaining data on which functions the most time during query processing is spent, we try to find out where to implement multi-processing. The results show that implementation of OpenMP to the source code increases the performance for some aspects. en_US
dc.description.degree Yüksek Lisans tr_TR
dc.description.degree M.Sc. en_US
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/11527/12226
dc.publisher Bilişim Enstitüsü tr_TR
dc.publisher Institute of Informatics en_US
dc.rights İTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır. tr_TR
dc.rights İTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission. en_US
dc.title Postgresql Veritabanı Üzerinde Paralel Denemeler tr_TR
dc.title.alternative An Empirical Study: Parallel Experiments On Postgresql en_US
dc.type Thesis en_US
dc.type Tez tr_TR
Dosyalar
Orijinal seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
702071014.pdf
Boyut:
608.65 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Açıklama
Lisanslı seri
Şimdi gösteriliyor 1 - 1 / 1
thumbnail.default.placeholder
Ad:
license.txt
Boyut:
3.16 KB
Format:
Plain Text
Açıklama