基于GPU的列式数据并行解析与查询加速方法及系统

本发明公开了一种基于GPU的列式数据并行解析与查询加速方法及系统，属于数据处理技术领域。本发明将列数据块按128字节边界对齐存储，使存储格式与GPU合并内存访问粒度精确匹配；采用行程编码、字典编码或差分编码对列数据块进行压缩，使解压操作可由GPU数千线程并行执行；通过列偏移表实现O(1)复杂度的列独立定位，结合多流CUDA流水线机制将不同列分配至不同CUDA流，使前一列的解压与后一列的传输在时间上重叠；在GPU端执行谓词下推过滤、并行归约聚合或融合过滤与聚合，仅将查询结果回传主机端。本发明通过存储格式、压缩算法、调度机制与查询执行的协同作用，显著提升了内存带宽利用率和解压速度，大幅缩减了PCl‑E传输量。