Genom att bevara data i huvudminnet minskar databaser i minnesformat dramatiskt I/O-kostnaden för transaktionsbehandling. För återvinningsändamål behöver dock system i minnet fortfarande spola loggen till disken, som ådrar sig ett stort antal I/O. Nyligen har kommandologgning föreslagits för att ersätta den traditionella dataloggen (t.ex. ARIES loggning) i minnesdatabaser. Istället för att spela in hur tuples uppdateras spårar kommandologgning bara de transaktioner som utförs, vilket effektivt minskar storleken på loggen och förbättrar prestandan. När ett fel inträffar måste dock alla transaktioner i loggen efter den sista kontrollpunkten göras om i angiven ordning, vilket avsevärt ökar kostnaderna för återvinning. I detta papper, vi först utöka kommando loggning teknik till ett distribuerat system, där alla noder kan utföra sin återhämtning parallellt. Vi visar att i ett distribuerat system är den enda flaskhals av återhämtning som orsakas av kommandologgning synkroniseringsprocessen som försöker lösa databeroendet bland transaktionerna. Vi föreslår sedan en adaptiv loggningsstrategi genom att kombinera dataloggning och kommandologgning. Andelen dataloggning kontra kommandologgning blir en inställningsratt mellan resultatet av transaktionsbehandling och återhämtning för att uppfylla olika OLTP-krav, och en modell föreslås för att styra sådan inställning. Vår experimentella studie jämför prestandan av vår föreslagna adaptiva loggning, ARIES-stil dataloggning och kommandologgning på toppen av H-Store. Resultaten visar att adaptiv loggning kan uppnå en 10x boost för återhämtning och en transaktionsgenomgång som är jämförbar med den för kommandologgning.
Yao och Al. REF undersökte återvinningskostnaderna mellan kommandologgning och värdeloggning i distribuerade inminnesdatabaser.
Adaptive Logging: Optimizing Logging and Recovery Costs in Distributed In-memory Databases
{'venue': "SIGMOD '16", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}