När en arbetssats passar in i minnet gör buffertpoolens overhead att traditionella databaser inte konkurrerar med in-minneskonstruktioner som offrar fördelarna med en buffertpool. Men trots det stora minne som finns tillgängligt med modern hårdvara, data skew, flytta arbetsbelastningar och komplexa blandade arbetsbelastningar gör det svårt att garantera att en fungerande uppsättning kommer att passa i minnet. Därför har en del av det senaste arbetet fokuserat på att möjliggöra in-minnesdatabaser för att skydda prestanda när arbetsdatauppsättningen nästan passar in i minnet. Tvärtemot dessa tidigare insatser, möjliggör vi buffert pool design för att matcha in-minne prestanda samtidigt stödja de "stora data" arbetsbelastningar som fortsätter att kräva sekundär lagring, vilket ger det bästa av båda världarna. Vi introducerar här en ny buffert pool design som anpassar pekare swizzling för referenser mellan systemobjekt (i motsats till applikation objekt), och använder den för att praktiskt taget eliminera buffert pool overheads för minne inhemska data. Vår implementation och experimentella utvärdering visar att vi uppnår graciös prestandanedbrytning när arbetssetet växer till över buffertpoolens storlek, och graciös förbättring när arbetssetet krymper mot och under minnes- och buffertpoolens storlek.
I REF presenterar Graefe et al en arkitektur som optimerar buffertpooldesigner för att stödja "big data"-arbetsbelastningar som inte passar i tillgängliga minnesstorlekar.
In-Memory Performance for Big Data
{'venue': 'PVLDB', 'journal': 'PVLDB', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}