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以MapD为代表的图分析数据库系统通过GPU、Phi等新型众核处理器来支持高性能分析处理，在面向复杂数据模式时，连接操作仍然是重要的性能瓶颈．近年来，异构处理器逐渐成为高性能计算的主流平台，内存连接性能的研究从多核CPU平台扩展到新兴的众核处理器，但众多的研究成果并未系统地揭示连接算法性能、连接数据集大小、硬件架构之间的内在联系，难以为未来异构处理器平台的数据库提供连接平台优化选择策略．以面向多核CPU、XeonPhi、GPU处理器平台的内存连接优化技术为目标，通过优化内存哈希表设计，实现以向量映射替代哈