針對(duì)在分析型聯(lián)機(jī)分析處理（ OLAP）應(yīng)用中頻繁出現(xiàn)的數(shù)據(jù)密集型操作符——分組聚集耗時(shí)較多的問(wèn)題，提出Cache友好的分組聚集算法對(duì)該操作進(jìn)行性能優(yōu)化。首先，為充分發(fā)揮列存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)密集型計(jì)算方面的優(yōu)勢(shì)，采用基于開(kāi)源的列存儲(chǔ)查詢執(zhí)行引擎Supersonic，并在此之上設(shè)計(jì)Cache友好的分組聚集算法；其次，為加速查詢的執(zhí)行，使用并行技術(shù)，將單線程的分組聚集算法改為多線程并行的分組聚集算法?；赟upersonic設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)4種并行分組聚集算法：無(wú)共享Hash表并行分組聚集（NSHPCA）算法、表鎖共享Hash表并行分組聚集（TLSHPGA）算法、桶鎖共享Hash表并行分組聚集（BLSHPCA）算法、節(jié)點(diǎn)鎖共享Hash表并行分組聚集（NLSHPCA）算法，且在不同的分組勢(shì)集、不同的線程數(shù)的情況下，針對(duì)上述4種算法做了多組實(shí)驗(yàn)。通過(guò)對(duì)比3種不同粒度的共享Hash表并行分組聚集算法的加速比，得出NLSHPCA算法在加速比和并發(fā)度兩方面表現(xiàn)最好，部分查詢可達(dá)到10倍加速比；通過(guò)比較NSHPCA算法和NLSHPGA算法的加速比、Cache miss內(nèi)存使用等情況，得出NLSHPCA算法在分組勢(shì)榘大于8時(shí)，加速比超過(guò)NSHPGA算法，并且Cache miss更低，使用的內(nèi)存更少。