本文探讨了如何使用OpenMP对Nopartition_hashjoin和Radix_Partition_hashjoin进行并行优化。首先介绍了OpenMP的基本思想，强调了从串行逻辑出发并灵活运用for、Master和section等指令的重要性。在Nopartition_hashjoin中，通过在桶链法的hash表上加锁来实现互斥访问，同时利用归约变量进行探测。而在Radix_Partition_hashjoin中，通过基数划分和两步聚簇划分，结合工作队列和锁机制，实现了高效的并行Join操作。
文章分为两部分：
1. OpenMP的使用心得；
2. 两个算法；
个人理解，OpenMP就是面向对已有的串行逻辑的代码进行并行优化，完成代码应首先从串行可行性出发，然后进行并行优化；由于个人是在Pthread代码的基础上进行OpenMP的改写，首先直接照搬Pthread的逻辑，发现这样的效果并不是很好。
应该灵活使用 for ／Master／section 等它已经提供的编译指导语句，进行并行优化。
Nopartition_hashjoin: 创建hash表，探测
创建hash表： hash表采用桶链法，在多线程创建hash表的过程中，在每个桶上加锁，实现互斥访问
探测： 对hash表进行探测的过程，顺序遍历另一个表，按得到的hash值进行探测，这里加个for编译指导语句，设一个match的+归约变量
Radix_Partition_hashjoin: 1.基数划分 2.按划分好的块进行Join
基数划分：实现过程中，基数划分分成两步，对于总共要进行Hash的位，分成两部分
1.按照一部分进行聚簇划分
2.对于聚好的簇创建工作任务，即，由于在连接列上已经按照Hash进行聚簇划分了，各个工作任务之间是互相独立的
3.进行2-pass的划分的原因是：贴合硬件的TLB和cache设计
4.采用工作队列的方式进行工作分配，体现在第二次划分（part_queue）和最后的join（join_queue）
5.在每个队列中设置锁，实现队列的互斥访问
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