Abstract-Memory-Resident Database Management Systems (MRDBMS) måste optimeras för två resurser: CPU cykler och minne bandbredd. För att optimera bandbredden i blandade OLTP/OLAP-scenarier har den hybrid- eller partiellt nedbrutna lagringsmodellen (PDSM) föreslagits. I nuvarande implementeringar kommer dock bandbreddsbesparingar som uppnås genom partiell nedbrytning till ökade CPU-kostnader. För att uppnå den inspirerade bandbreddsbesparingar utan att offra CPU effektivitet, kombinerar vi delvis dekomponerad lagring med Just-in-Time (JiT) sammanställning av frågor, vilket eliminerar CPU ineffektiva funktion samtal. Eftersom befintliga kostnadsbaserade optimeringskomponenter inte är utformade för JiT-kompilerad frågehantering utvecklar vi också en ny metod för kostnadsmodellering och efterföljande optimering av lagringslayout. Vår utvärdering visar att den JiT-baserade processorn bibehåller bandbreddsbesparingarna för tidigare presenterade hybrida frågeprocessorer men överträffar dem med två storleksordningar på grund av ökad CPU-effektivitet. Ökad kapacitet till lägre kostnader för RAM gör Memory-Resident Database Management Systems (MRDBMS) till ett intressant alternativ till diskbaserade lösningar [30]. Den överlägsna latensen och bandbredden av RAM kan öka många databasapplikationer såsom Online Analytic Processing (OLAP) och Online Transaktion Processing (OLTP). Tyvärr var den Vulkanliknande bearbetningsmodell [14] som utgör grunden för de flesta diskbaserade DBMS inte utformad för att stödja sådana snabba lagringsenheter. För att behandla godtyckligt breda tuples med generiska operatörer, Volcano-stil frågeprocessorer "konfigurera" de operatörer som använder funktion pekare som är "chased" vid verkställande tid. Denna pekar jaga är mycket CPU ineffektiv [2], [6], men acceptabel för disk-baserade system eftersom disk I / O kostnader dölja kostnaderna för funktion samtal. På grund av dess CPU ineffektivitet, en direkt port av Volcano modellen till en snabbare lagringsenhet ofta misslyckas med att ge den förväntade prestandavinst. MRDBMSs prestanda har en andra kritisk dimension bredvid I/O (cache) effektivitet: CPU effektivitet (se figur 1). För att förbättra CPU-effektiviteten hos MRDBMS har modellen för bulkbearbetning föreslagits [23]. Med hjälp av denna modell, behandlas data kolumn-at-a-time som är CPU-effektiv men bara cache effektiv på data som lagras enligt den avvecklade lagringsmodellen (DSM) [12]. DSM är känd för sin goda OLAP prestanda men lider av dålig OLTP prestanda på grund av dålig cache effektivitet när (delvis) rekonstruera tuples. För att uppnå god prestanda för blandade (OLTP & OLAP) arbetsbelastningar har hybriden eller, mer exakt, den delvis sönderbrutna lagringsmodellen (PDM) föreslagits [15]. Även om de bulk-process datapartitionat-en-tid, nuvarande implementationer måste hantera godtyckligt breda tupler (inom en partition). Precis som Volcano gör de detta med hjälp av funktionspekare [15]. Därför ger de nuvarande PDSM processorer bättre cache effektivitet än DSM men lägre CPU effektivitet (Figur 1). För att lösa konflikten mellan CPU och cache effektiv frågebehandling föreslår vi att ta bort behovet av funktion pekare genom att kombinera Just-in-Time (JiT) sammanställning av frågor med PDM. Specifikt gör vi följande bidrag: • Vi presenterar utformningen och genomförandet av en PDSM-baserad lagringskomponent för HyPer, vårt JiT-baserade databashanteringssystem (DBMS).
Nyligen, Pirk et al. REF studerade partiell nedbrytning för att spara bandbredd utan att offra CPU cykler.
CPU and cache efficient management of memory-resident databases
{'venue': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'journal': '2013 IEEE 29th International Conference on Data Engineering (ICDE)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}