I takt med att lagringssystemen blir alltmer heterogena och komplexa ökar det bördorna för DBA, vilket leder till att prestandan inte är optimal även efter det att många mänskliga insatser har gjorts. Dessutom har befintlig övervakningsbaserad lagringshantering med åtkomstmönster detektioner svårt att hantera arbetsbelastningar som är mycket dynamiska och samtidiga. För att uppnå hög prestanda genom att bäst använda heterogena lagringsenheter, har vi utformat och implementerat en heterogenityaware-programvara ram för DBMS lagringshantering som kallas hStorage-DB, där semantisk information som är kritisk för lagring I/O identifieras och skickas till lagringshanteraren. Enligt insamlade semantiska uppgifter delas förfrågningar in i olika typer. Varje typ tilldelas en riktig QoS-policy som stöds av det underliggande lagringssystemet, så att varje begäran kommer att serveras med en lämplig lagringsenhet. Med hStorage-DB kan vi mycket väl använda semantisk information som inte kan upptäckas genom dataåtkomstövervakning men som är särskilt viktig för ett hybridlagringssystem. För att visa effektiviteten hos hStorage-DB har vi implementerat en systemprototyp som består av en I/O-begäran-klassificering aktiverad DBMS, och ett hybridlagringssystem som är organiserat i en cachehierarki på två nivåer. Vår prestandautvärdering visar att hStorage-DB automatiskt kan fatta lämpliga beslut för dataallokering i olika lagringsenheter och göra betydande prestandaförbättringar på ett kostnadseffektivt sätt.
hStorage-DB REF extraherar semantisk information från frågeoptimeraren och frågeplaneraren och skickar den med I/O-förfrågningar till SSD-hanteraren.
hStorage-DB: Heterogeneity-aware Data Management to Exploit the Full Capability of Hybrid Storage Systems
{'venue': 'Proceedings of the VLDB Endowment (PVLDB), Vol. 5, No. 10, pp. 1076-1087 (2012)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}