Även om huvudminnet blir tillräckligt stort för att passa de flesta OLTP-databaser, kanske det inte alltid är det bästa alternativet. OLTP arbetsbelastningar uppvisar vanligtvis skev åtkomst mönster där vissa poster är heta (vanligtvis nås) men många poster är kalla (i sällsynta fall eller aldrig nås). Därför är det mer ekonomiskt att lagra de kallaste skivorna på en snabb sekundär lagringsenhet såsom en solid-state disk. Dock har huvudminne DBMS ingen kunskap om sekundär lagring, medan traditionella diskbaserade databaser, utformade för arbetsbelastningar där data finns på HDD, införa för mycket overhead för det vanliga fallet där arbetsuppsättningen är minne bosatta. I detta dokument föreslår vi en enkel och låg-overhead-teknik som gör det möjligt för huvud-minnesdatabaser att eektivt migrera kalla data till sekundär lagring genom att förlita sig på OS virtuella minne personsökning mekanism. Vi föreslår att logga åtkomster på tuple nivå, bearbeta åtkomst spår oen för att identifiera relevanta åtkomstmönster, och sedan öppet omorganisera in-minne datastrukturer för att minska personsökning I/O och förbättra träffhastigheter. Den varma/kalla dataseparationen utförs på begäran och stegvis genom noggrann minneshantering, utan någon förändring av de underliggande datastrukturerna. Vi validerar experimentellt förslaget om omorganisation av data och visar att OS personsökning kan vara effektiv: en TPC-C-databas kan växa två storleksordningar större än den tillgängliga minnesstorleken utan en märkbar påverkan på prestanda.
Forskare vid EPFL skapade en variant av VoltDB som använde OS virtuella minne för att stödja stora-än-minnesdatabaser REF.
Enabling efficient OS paging for main-memory OLTP databases
{'venue': "DaMoN '13", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}