Övergången till multi-core hårdvara ger nya utmaningar till databassystem, eftersom programvaran parallellism bestämmer prestanda. Även om databassystem traditionellt tillgodoser samtidiga förfrågningar, serialiserar en mängd synkroniseringsbarriärer utförandet. Write-ahead loggning är en grundläggande, allestädes närvarande komponent i ARIES-stil samstämmighet och återhämtning, och en av de viktigaste ännu inte åtgärdade potentiella flaskhalsar, särskilt i OLTP arbetsbelastning som gör täta små ändringar av data. I detta dokument identifierar vi fyra loggrelaterade hinder för databassystemets skalbarhet. Varje fråga utmanar olika nivåer i programvaruarkitekturen: a) den höga volymen av små I/O-förfrågningar kan mätta disken, (b) transaktioner hålla lås i väntan på loggen spolning, (c) omfattande sammanhang byta overwhelms OS schemaläggaren med trådar som utför logg I/Os, och (d) tvist visas som transaktioner serialisera åtkomst till in-minne logg strukturer. Vi demonstrerar dessa problem och tar itu med dem med tekniker som, när de kombineras, utgör en holistisk, skalbar strategi för loggning. Vår lösning uppnår en hastighetshöjning på 20–69 % jämfört med ett modernt databassystem när vi kör loggintensiva arbetsbelastningar, som t.ex. TPC-B och TATP-riktmärken. Dessutom uppnår det log input över 1,8 GB/s för små loggposter på en enda uttagsserver, en storleksordning som är högre än det traditionella sättet att komma åt loggen med hjälp av en enda mutex.
Johnson et al REF identifierade loggrelaterade hinder för databassystemets skalbarhet.
Aether: A Scalable Approach to Logging
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}