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公开(公告)号：CN115757620A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211411444.5
申请日：2022-11-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供一种事务型数据的图分析方法及系统，构建事务节点以及图分析节点；定义数据模型映射，并初始化图分析节点的图数据；当事务节点进行事务提交时，将事务节点产生的事务日志发送到对应的图分析节点；图分析节点上的日志清理器将事务日志转化为统一格式；在图分析节点上，将日志按顺序恢复成对图数据的更新，并使用并发控制协议对图数据进行更新；由客户端发送图分析请求至服务端，服务端生成执行计划并将请求继续转发到所涉及的图分析节点；图分析节点根据执行计划从图数据上进行数据的读取并计算，得到分析请求的各个子结果；合并各个分析节点上的子结果，生成结果集，并将所述结果集返回给客户端。本发明能够保证数据的一致性和时效性，并且对于原有的事务执行不产生干扰。
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公开(公告)号：CN115408135A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211154931.8
申请日：2022-09-21
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种GPU任务实时抢占方法及系统，包括：步骤S1：在离线阶段验证GPU内核的幂等性，并在GPU内核中进行代码插桩；步骤S2：在运行阶段，初始化抢占标记与后台线程，劫获用户提交的GPU内核，并缓存在GPU内核缓冲队列中；步骤S3：在用户调用GPU任务抢占功能时，暂停后台线程，设置抢占标记；步骤S4：在用户调用GPU任务恢复功能时，重置抢占标记，并将被抢占的GPU内核重新加入到GPU内核缓冲队列中，恢复后台线程。本发明后台线程始终保持GPU运行时中有多个异步提交的GPU内核，避免了在每个GPU内核执行完成后的同步操作带来的性能开销。
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公开(公告)号：CN114417066A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111678455.5
申请日：2021-12-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/9032 , G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种面向大规模时序RDF图数据的查询方法及系统，包括：步骤S1：采用键‑值存储方式将五元组格式的时序RDF图数据均匀地加载和存储到多台机器的内存中；步骤S2：在每台机器上创建若干个客户端线程和若干个工作线程；步骤S3：客户端线程接收用户的查询请求，并对用户的查询请求进行解析，将解析后的查询请求发送至相应机器的工作线程；步骤S4：工作线程执行查询任务得到最终查询结果；步骤S5：工作线程将查询结果返回至客户端线程。
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公开(公告)号：CN110222238B
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN201910364317.6
申请日：2019-04-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
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公开(公告)号：CN107656992B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201710829381.8
申请日：2017-09-14
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/11 , G06F16/182
Abstract: 本发明提供了一种面向多插入源的快照版本管理方法，包括如下步骤：步骤一：数据源发送数据，服务器接收待插入的数据；步骤二：服务器根据数据源在本地的插入状态和协调服务器发布的快照计划，判断待插入数据所属的快照，并相应的进行插入；步骤三：更新数据源在本地的插入状态，如果发现当前快照计划在本地已完成，则进行步骤四，否则直接结束；步骤四：通知协调服务器当前快照计划在本地完成，并从协调服务器获知全局快照计划是否完成，如果全局计划也已完成，则生成下一个快照的计划。本发明能够有效的管理分布式、多插入源情况下的数据快照，减小快照管理带来的开销。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109947742B
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN201910151025.4
申请日：2019-02-28
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种面向二阶段锁提供高效的多版本数据库并发控制的方法和系统，利用二阶段锁作为并发控制的特点，高效的获取事务的时间戳；在多版本数据库中，为只读事务选取合适的数据读取版本，为读写事务选取合适的数据写入版本，使得只读事务和读写事务之间不会受到锁的竞争带来的影响。和传统的二阶段锁相比，只读事务和读写事务之间没有冲突，极大的提升了只读事务和读写事务的性能。和传统的时间戳方法相比，不需要一个中心的时间戳服务器，因此不会给事务带来额外的通信开销和性能瓶颈。
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公开(公告)号：CN107480254B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201710693248.4
申请日：2017-08-14
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种适用于分布式内存数据库的在线负载均衡方法，该方法先使用基于数据备份位置的贪心算法对当前数据库计算一个新的划分，以使新划分下每台服务器接受的请求均匀分布，然后通过在线数据迁移将新的数据划分应用在数据库中；在负载均衡过程中，控制端对执行用户请求的服务器进行在线配置。与现有技术相比，本发明能够更快的完成负载均衡，同时对事务请求的执行的影响非常小。
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公开(公告)号：CN108762915B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201810356556.2
申请日：2018-04-19
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明提供了一种在GPU内存中缓存RDF数据的方法，包括如下步骤：将RDF三元组数据集加载到内存中，以键值对形式存储成一张哈希表，哈希表被划分成多个区域；在GPU内存中分配一块区域用来缓存RDF数据，将内存区域划分成固定大小的块；对于每个谓词段，计算其需要多少个GPU内存块来存储其中的键值对数据；服务端接收查询请求，将查询请求分解成多个查询步骤；对于每个查询步骤的三元组，找到其中的谓词在哈希表中对应的谓词段，为其分配所需的GPU内存块；将谓词段中的键值对拷贝到GPU内存块中，并且将映射表中与该谓词段对应的信息拷贝到GPU内存中；在GPU上处理一个查询步骤时，通过映射表和映射函数找到某对特定的键值对在GPU内存中的存储位置，完成数据访问。
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公开(公告)号：CN109739836B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201811640899.8
申请日：2018-12-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/21
Abstract: 本发明提供了一种用于多版本数据库选取和更新时间戳的方法和系统，初始化时间戳：将时间戳的物理时钟部分设置为当前机器的机器时钟，将时间戳的逻辑时钟部分置为0；更新时间戳：将待更新时间戳与当前时间戳进行大小比较，若待更新时间戳小于当前时间戳，则不进行时间戳更新；若待更新时间戳等于当前时间戳，则不进行时间戳更新，对当前时间戳的逻辑时钟部分进行增加；否则，则用待更新时间戳替换当前时间戳，且当前时间戳的逻辑时钟部分进行增加。和传统的时间戳相比，即能够表现更新和获取时间戳上的物理时间关系，也能够表现逻辑关系。在逻辑时钟更新的过程中，不会对物理时钟产生影响。
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公开(公告)号：CN106528849B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201611060155.X
申请日：2016-11-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F16/242 , G06F16/2455 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供了一种面向完整历史记录的图查询开销方法，包括：步骤1：服务器在加载原始数据时，收集开销预测所需数据并进行统计；步骤2：服务器接收客户端的查询请求，解析查询请求中的查询语句；步骤3：选择查询三元组的顺序，判断查询顺序的合理性；步骤4：预测查询开销。本发明面向完整历史记录的图查询开销预测，能够充分利用完整历史记录查询方式的特点，对查询开销进行准确估计，选择高效的查询顺序，充分利用高性能网络的特性；还考虑到分布式环境下高性能网络的通讯也会对查询延迟带来影响；能根据模型预测特定查询请求的延迟，并选择开销最小的查询三元组的顺序，提升图查询系统的整体性能。
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